利用數(shù)字圖像處理與識(shí)別技術(shù)對(duì)胸水脫落細(xì)胞進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別.pdf

1、癌是當(dāng)今世界最常見(jiàn)的致命疾病之一。癌的醫(yī)治效果取決于對(duì)其早期診斷。而國(guó)內(nèi)外的資料表明，一般癌癥病例一經(jīng)確診80％已屬晚期，即失去手術(shù)治療的機(jī)會(huì)。因此，及早的發(fā)現(xiàn)癌變，已達(dá)到準(zhǔn)確的早日診斷和治療已成為迫切需要解決的問(wèn)題。目前，診斷的手段主要有：X線(xiàn)胸片、CT、MRT、同位素、纖維支氣管鏡(BF)、經(jīng)皮穿刺活檢(PALB)、病理學(xué)診斷等，臨床最可靠的還是病理學(xué)診斷，但病理性診斷的先進(jìn)手段還相當(dāng)缺乏。由于普查的工作量大，而人工判讀受多種因素的

2、制約，影響診斷的準(zhǔn)確性與效率。對(duì)于癌細(xì)胞病理學(xué)的檢測(cè)和診斷是當(dāng)今醫(yī)務(wù)工作者重要任務(wù)和困難工作之一。由于癌細(xì)胞和非癌細(xì)胞，如間皮細(xì)胞等出現(xiàn)核異質(zhì)在形態(tài)方面以及它們的經(jīng)驗(yàn)差異，對(duì)某些癌細(xì)胞的檢測(cè)可能有誤。因此，本文所要達(dá)到的目的是要利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法，減輕醫(yī)務(wù)人員的工作負(fù)擔(dān)，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。在癌細(xì)胞識(shí)別率最高的前提下，假陰性率最小。 長(zhǎng)期以來(lái)，圖像處理技術(shù)及模式識(shí)別已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種醫(yī)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域中

3、，其中許多是在微觀(guān)醫(yī)學(xué)與生物學(xué)中。本文介紹了一個(gè)針對(duì)胸水脫落細(xì)胞進(jìn)行普查的圖像識(shí)別方法，該方法通過(guò)檢查被檢查者病理涂片的顯微圖像中是否存在癌細(xì)胞，以判斷被測(cè)者是否患有癌癥。根據(jù)胸水脫落細(xì)胞的復(fù)雜特征，提出了利用改進(jìn)的Canny算子與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素相結(jié)合的分割方法，成功地將采集到的病理涂片中的胸水脫落細(xì)胞從涂片背景中分割出來(lái)，并精確的提取到了細(xì)胞的邊緣，以便采集細(xì)胞豐富、復(fù)雜的邊緣信息。然后通過(guò)八鏈碼跟蹤技術(shù)計(jì)算細(xì)胞的形態(tài)學(xué)特征；最后