顯微糞便醫(yī)學圖像中寄生蟲卵的自動識別及分類技術研究.pdf

1、寄生蟲病對人體健康具有很大的危害性，對寄生蟲病的診斷和治療成為臨床醫(yī)學中非常重要的一部分。臨床醫(yī)學中對寄生蟲病的診斷是通過檢測人體糞便中是否含有寄生蟲卵實現(xiàn)的，目前傳統(tǒng)的檢驗方式由醫(yī)務人員人工進行檢測，該方式具有檢測效率低、檢測工作量大和檢測準確率低等缺點。隨著圖像處理技術和模式識別分類技術的發(fā)展，寄生蟲卵的識別分類統(tǒng)計逐步轉(zhuǎn)為借助于計算機進行處理，不僅可以提高檢測效率和準確率，同時可以減輕醫(yī)務檢驗人員的工作量，顯微糞便醫(yī)學圖像中寄生蟲

2、卵的自動識別分類技術應用前景廣泛、發(fā)展空間廣闊。
　　傳統(tǒng)的糞便樣本圖像的采集使用高倍生物顯微鏡（40x），采圖視野范圍小，圖片數(shù)目過多，處理效率較慢，因此，本文研究的糞便樣本圖像使用低倍生物顯微鏡（10x）進行采集。本文針對低倍生物顯微鏡下采集的糞便標本圖像中常見的8種寄生蟲卵的自動識別分類技術進行了研究，主要工作內(nèi)容整理如下：
　　首先對采集到的顯微糞便醫(yī)學圖像進行了預處理。低倍生物顯微鏡下采集的糞便樣本圖像中寄生蟲卵形

3、態(tài)較小，且圖像中含有大量的雜質(zhì)，通過對多種圖像分割技術的結(jié)果進行對比，本文采用了基于數(shù)學形態(tài)學和特征篩選相結(jié)合的方法對圖像進行有效分割，并去除了大量的雜質(zhì)。
　　其次，研究了寄生蟲卵的特征選擇和特征提取問題。通過對糞便醫(yī)學顯微圖像中寄生蟲卵進行分析，寄生蟲卵的幾何形態(tài)特征明顯，可以作為對寄生蟲卵進行識別分類的依據(jù)，同時，寄生蟲卵內(nèi)容物的分布具有一定的結(jié)構性，寄生蟲卵的紋理特征也可以作為對其進行識別分類的依據(jù)。
　　最后，研究

4、了寄生蟲卵的識別及分類技術。不同類型蟲卵的特征具有差異性，其中肝吸蟲卵和姜片蟲卵的特征與其它6種蟲卵的特征差異性較大，使用基于特征篩選的方法對其進行快速識別；其它6種蟲卵之間特征相似，使用基于改進后的K近鄰分類器(K Nearest Neighbors，KNN)對其進行識別分類。
　　本文研究的特點在于低倍生物顯微鏡下采集的糞便圖像背景復雜，并對多達8種常見的寄生蟲卵進行了有效識別和分類。實驗結(jié)果表明，本文設計的識別分類技術對8種