白細胞圖像語義識別分類的研究.pdf

1、白細胞分類是醫(yī)院進行血常規(guī)檢查的項目之一，通過對患者白細胞進行定量分析，掌握患者的發(fā)病機理，從而為患者的診斷和治療采取有效措施。將計算機數(shù)字圖像處理和模式識別理論用于白細胞的識別分類，可以提高白細胞檢測的質(zhì)量和效率。本文所研究的白細胞圖像語義自動識別分類方法，結(jié)合了計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術(shù)，主要是把顯微鏡下拍攝到的白細胞圖像轉(zhuǎn)變成數(shù)字圖像，再通過對白細胞的圖像分割和特征提取，根據(jù)白細胞形態(tài)語義進行特征匹配與分類，從

2、而達到自動識別的目的。
　　本論文闡述了基于模糊模式識別技術(shù)對白細胞進行自動識別分類的原理。主要以顯微圖像機器視覺系統(tǒng)為研究對象，以細胞形態(tài)學理論為基礎(chǔ)知識庫，建立了一套基于圖像語義的圖像自動識別系統(tǒng)。基于該系統(tǒng)進行了實驗分析，詳細論述了整個實驗過程，并通過實驗證明了本論文研究方法的可行性。
　　本課題的研究重點是白細胞圖像語義的自動識別分類。在論文中，綜合應(yīng)用了細胞形態(tài)學理論、細胞圖像的閾值分割理論與模糊模式識別方法。針對

3、白細胞顯微圖像識別系統(tǒng)的方法研究，作者主要做了以下幾個方面的工作：
　　（1）對白細胞形態(tài)學進行分析，根據(jù)細胞分類的判別準則給出了屬性集定義，模擬人工分類過程，建立了白細胞的自動分類模型。
　?。?）對白細胞圖像進行數(shù)字處理，利用HSI顏色空間，研究白細胞、細胞核和顆粒自動分割方法，設(shè)計分割流程。
　　（3）基于模糊模式識別的隸屬度函數(shù)的建立與分類器的設(shè)計。
　　（4）白細胞圖像識別自動分類系統(tǒng)的研究及實驗，通過