病理顯微圖像分割技術的研究與應用.pdf

1、一直以來，病理科醫(yī)生主要依靠自身經(jīng)驗對顯微細胞病理切片圖像進行分析和判斷，并且得出相應的診斷結論。如何實現(xiàn)對切片圖像的計算機自動或半自動識別，一直都是一個難以解決的難題；而這一難題的關鍵，就是對顯微切片細胞圖像的分割。其主要原因在于，病理切片圖像內(nèi)容比較復雜，目標細胞之間存在較嚴重的粘連且目標細胞與背景之間缺乏明顯的區(qū)別。 本文首先介紹了醫(yī)學顯微圖像處理系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展動態(tài)，并介紹了常見的可用于顯微圖像的圖像分割方法。然后著重討

2、論了本文采用的圖像分割算法——分水嶺算法。該算法特別適合于處理顯微細胞切片圖像等結構復雜、目標間存在粘連的圖像。本文詳細介紹了兩種基于不同原理的分水嶺算法及其實現(xiàn)細節(jié)；并且給出了一種解決“過分割”問題的基于“圖”數(shù)據(jù)結構的“最近鄰區(qū)域”合并算法。該區(qū)域合并算法可以看作是本文介紹的分水嶺算法的重要組成部分；離開了區(qū)域合并，分水嶺算法很難達到預期的結果。最后，介紹了本文實現(xiàn)的病理科顯微切片圖像處理系統(tǒng)和分水嶺算法在其中的應用，該系統(tǒng)包含了信