腫瘤病理圖像數(shù)字化設(shè)計(jì)及其細(xì)胞圖像分割算法研究.pdf

1、目的:組織細(xì)胞的定量分析,為客觀和精確的反映腫瘤生物學(xué)特征提供了重要手段.隨著圖像分析處理技術(shù)的發(fā)展,顯微鏡圖像分析技術(shù)在病理學(xué)領(lǐng)域已廣泛應(yīng)用,對(duì)形態(tài)特征的描述已由定性描述逐步發(fā)展為定量研究,使病理的組織和細(xì)胞診斷也有可能實(shí)現(xiàn)客觀性、定量化<'[1]>和自動(dòng)化.該研究主要討論腫瘤病理圖像的數(shù)字化過程以及改進(jìn)的分割算法在圖像分析應(yīng)用的適用性問題.材料與方法:系統(tǒng)研究方法:應(yīng)用面向?qū)ο竦脑O(shè)計(jì)方法,開發(fā)工具:Visual C++,后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù):

2、SQL SERVER 2000.病理圖像分析系統(tǒng)的開發(fā)過程主要經(jīng)歷這樣幾個(gè)階段:需求分析,制作設(shè)計(jì)文檔,設(shè)計(jì)算法,編輯資源,代碼實(shí)現(xiàn),系統(tǒng)測(cè)試.另外,對(duì)于病理圖像分析系統(tǒng)的核心算法(圖像分割),試采用閾值化分割結(jié)合邊緣檢測(cè)等方法,實(shí)現(xiàn)多種惡性腫瘤組織中腫瘤細(xì)胞的細(xì)胞核的計(jì)算機(jī)處理.結(jié)論:該系統(tǒng)提出的閾值化分割結(jié)合邊緣檢測(cè)作為一種簡(jiǎn)單而且易于實(shí)現(xiàn)的圖像分割算法,適合于惡性腫瘤的組織圖像特點(diǎn),可以應(yīng)用于細(xì)胞核的簡(jiǎn)單識(shí)別和測(cè)量統(tǒng)計(jì).該病理圖像