結(jié)核細胞自動識別系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、目前，全世界的肺結(jié)核發(fā)病率正在逐漸上升，國內(nèi)外的資料表明，肺結(jié)核病例一旦確診，80％已經(jīng)失去了及早治療的好機會。早期診斷、早期治療是提高肺結(jié)核患者生存率、降低死亡率的關(guān)鍵，因此，進行準(zhǔn)確地早期診斷和治療已成為迫切需要解決的問題。 圖像識別是數(shù)字圖像處理中的重要課題，也是計算機輔助診斷的重要環(huán)節(jié)。將圖像識別技術(shù)引入到醫(yī)生的診斷過程中，不但可以極大地提高診斷的同一性，減少個體差異和主觀性，部分地代替人的勞動，以物化的人的經(jīng)驗和智力工

2、作，而且可以提取人眼所不能觀察到的信息，輔助醫(yī)生診斷。細胞分析是肺結(jié)核早期診斷的一種重要方法，利用顯微細胞圖像進行細胞定量分析，從而可以提高肺結(jié)核早期診斷率，是臨床醫(yī)學(xué)和圖像處理專業(yè)共同關(guān)心的復(fù)雜而重要的課題。 本文在現(xiàn)有研究技術(shù)成果的學(xué)習(xí)研究基礎(chǔ)上，對結(jié)核桿菌細胞顯微圖像利用圖像處理技術(shù)進行預(yù)處理，對其進行特征提取。再分別采用貝葉斯決策理論分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多層前向網(wǎng)絡(luò)(又稱BP網(wǎng)絡(luò))分類器和最小距離分類器三種分類器對桿菌細