人體寄生蟲蟲卵識別系統(tǒng)研究與設計.pdf

1、計算機在醫(yī)學中的廣泛應用及數字圖像處理技術與顯微技術的緊密結合,產生了現代圖像處理的重要分支之一顯微醫(yī)學圖像處理。該技術已應用于血球分類、細胞診斷、染色體核型分析和微循環(huán)參數檢測等醫(yī)學領域。顯微醫(yī)學圖像處理技術有利于提高醫(yī)學診斷的準確性;特別是模式識別技術與該技術的結合,形成的顯微醫(yī)學圖像自動識別技術,更是減輕了醫(yī)務人員繁重的勞動,為醫(yī)務人員提供了可靠的診斷依據,大大提高了他們的工作效率。
　　 基于圖像的寄生蟲蟲卵識別便是顯微

2、醫(yī)學圖像處理技術中的一個重要領域。目前為止,國內外學者對寄生蟲病原體的自動識別進行了一定的研究,然而這些研究往往都是基于比較理想化的狀態(tài)下進行,其實驗方法難于勝任實際的檢測需要,特別是在雜質較多的情況下,難于獲取穩(wěn)定的識別結果,同時識別效率不高。本文在研究寄生蟲蟲卵外觀形狀特征和相關圖像處理技術基礎上,提出了一種基于邊界形狀特征的寄生蟲蟲卵分類識別技術。具體的研究工作主要包括:
　　 1.對寄生蟲蟲卵圖像識別的相關研究現狀作了分

3、析,對現有的醫(yī)學圖像處理和分類技術進行了綜述。
　　 2.針對如何將蟲卵從待識別圖像中分割出來的問題,提出了一種基于模板的邊界提取技術,通過判斷若干個候選區(qū)域圖像內邊緣空間分布直方圖與模板蟲卵形狀的相似性,來確定該區(qū)域內是否含有蟲卵,在確定大體位置的基礎上利用水平集方法準確的定位蟲卵的邊界,從而達到將蟲卵區(qū)域圖像從整個圖像分割出來的目的。
　　 3.針對蟲卵分類問題,提出了一種基于傅里葉描述子的形狀分類算法,利用區(qū)域邊界