豬精子質(zhì)量自動(dòng)分析系統(tǒng)應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的日新月異，越來越多事情可以由計(jì)算機(jī)代替或幫助人去完成，其中利用計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)輔助醫(yī)學(xué)診斷是一研究熱點(diǎn)。其中在人工受精樣本優(yōu)選方面，傳統(tǒng)采用人工肉眼對(duì)精子樣本觀察分析的方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且主觀性強(qiáng)，精度難以保障。針對(duì)國(guó)內(nèi)外動(dòng)物精子質(zhì)量自動(dòng)分析系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，在現(xiàn)有的研究的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步深入研究形成了一套適用于豬精子質(zhì)量分析的自動(dòng)分析算法。主要工作內(nèi)容如下：
　　分析了不同類型圖像分割方法與技術(shù)的特點(diǎn)，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)

2、果，采用最大類間方差算法對(duì)豬精子圖像分割，分割效果較好。然后將卡爾曼濾波與最大類間方差分割算法相結(jié)合使用，改進(jìn)了最大類間方差算法，大幅度減少了算法求閾值的迭代運(yùn)算次數(shù)，提高了分割效率，更好的滿足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。
　　分割后圖像存在精子粘連和雜質(zhì)的現(xiàn)象。對(duì)于精子粘連問題，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)開運(yùn)算進(jìn)行分割的方法不能分割一些粘連情況嚴(yán)重的精子，這些精子需要多次腐蝕才可能分割開來。所以改用局部腐蝕的方法進(jìn)行分割，將精子圖像中各個(gè)目標(biāo)劃分為獨(dú)

3、立的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域可以有不同的腐蝕次數(shù)，很大程度上解決了精子粘連分割的問題。針對(duì)圖像中的雜質(zhì)，利用形態(tài)特性建立的兩個(gè)篩選規(guī)則進(jìn)行雜質(zhì)剔除，但是會(huì)將非精子雜質(zhì)的粘連精子一并剔除，所以對(duì)篩選規(guī)則做了相應(yīng)改進(jìn)，避免了此類現(xiàn)象，減少了影響后續(xù)跟蹤的不利因素。
　　分析研究了不同類型跟蹤算法在精子目標(biāo)跟蹤中的可行性。針對(duì)精子圖像目標(biāo)數(shù)量多、目標(biāo)差異小、目標(biāo)特征少的特點(diǎn)，選擇了較適合的最鄰近數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)法進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤。同時(shí)結(jié)合濾波預(yù)測(cè)的跟蹤思想