VDRL圖像處理研究及監(jiān)測(cè)報(bào)告管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、為了改變目前梅毒疾病性病研究實(shí)驗(yàn)室(VDRL)檢測(cè)方法中依靠人眼判斷而造成的誤判率高的問題，本文將圖像處理應(yīng)用于梅毒病VDRL檢測(cè)方法上，研究了VDRL圖像預(yù)處理、圖像分割及特征提取等問題。 本文利用網(wǎng)絡(luò)通訊基礎(chǔ)及先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用平臺(tái)，構(gòu)建了一個(gè)高效的疾病監(jiān)測(cè)報(bào)告管理系統(tǒng)。在VDRL圖像預(yù)處理方面，對(duì)幾種圖像灰度化和圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行了分析和比較，確定了用最大值法進(jìn)行彩色圖像灰度化，并采用中值濾波去除圖像噪聲。圖像分割是圖像識(shí)別的關(guān)

2、鍵，在分析目前國(guó)內(nèi)外常用的算法基礎(chǔ)上，針對(duì)VDRL圖像的特點(diǎn)，本文采用了分水嶺分割方法對(duì)VDRL圖像進(jìn)行分割，詳細(xì)介紹了分水嶺算法的思想和定義。分水嶺分割算法是根據(jù)數(shù)學(xué)提出的一種基于區(qū)域的分割方法，該方法速度快，精度高，對(duì)微弱邊緣敏感，但它也存在一個(gè)嚴(yán)重的問題--過分割。由于采用了改進(jìn)多尺度分水嶺算法對(duì)VDRL圖像進(jìn)行分割，有效的解決了VDRL圖像過分割的問題。在特征提取方面，采用了標(biāo)號(hào)法對(duì)凝集顆粒進(jìn)行標(biāo)號(hào)，并根據(jù)檢驗(yàn)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，提取了

3、圖像中凝集顆粒面積、個(gè)數(shù)等參數(shù)并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。J2EE平臺(tái)是Java技術(shù)企業(yè)級(jí)應(yīng)用的最佳平臺(tái)，不僅在于它具有Java很好的跨平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，更因?yàn)镴2EE定義了一整套規(guī)范的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，如JSP，servlet，EJB等。本文闡明了J2EE平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，分析了傳統(tǒng)的兩層體系結(jié)構(gòu)的種種弊端及三層(多層)體系結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)。隨后，對(duì)J2EE的主要核心技術(shù)以及MVC設(shè)計(jì)模式與Struts框架進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹與分析。最終，在JBuilder+Tomcat