糞便中有型成分顯微圖像的自動識別技術研究.pdf

1、糞便顯微檢查是當前臨床常規(guī)化驗檢查項目之一，也是對人體消化道系統(tǒng)進行健康判斷的依據之一。隨著科學技術的發(fā)展，圖像處理已經成為很多學科領域不可或缺的工具，其典型的應用之一是在醫(yī)學工程領域，為醫(yī)學診斷和治療帶來很大進展，帶動了現(xiàn)代醫(yī)學診斷的快速發(fā)展和巨大變革。隨著醫(yī)學檢測自動化和智能識別技術的不斷發(fā)展，糞便中有型成分的自動識別逐步成為可能，減輕專業(yè)人員在顯微鏡檢查的勞動強度，幫助醫(yī)生進行診斷。目前，糞便有形成分檢測仍然采用人工鏡檢的方式，所

2、以糞便有型成分的自動識別具有良好的應用前景。本文研究了糞便中有型成分顯微圖像的自動識別技術，包括有型成分中霉菌和夏科雷登晶體的形態(tài)特征介紹，利用圖像處理的方法對顯微圖像進行特征值提取，并使用人工神經網絡的方法對有型成分進行識別。
　　本文首先對糞便的顯微圖像進行預處理，包括圖像的平滑濾波、圖像分割、形態(tài)學運算和連通區(qū)域標記，將每個目標區(qū)域進行標記以方便下一步的處理；其次，研究了人工神經網絡算法，對人工神經網絡理論進行了詳細介紹，重

3、點對BP神經網絡進行了討論，并介紹了改進的BP算法；然后，對糞便有型成分的特征進行提取，介紹了有型成分霉菌和夏科雷登晶體的形態(tài)特征，提取了基本幾何形態(tài)特征、橢圓擬合特征、圓形數量、凹點數量、菱形中間與兩端的寬度比，并結合霉菌圖像和夏科雷登晶體圖像對這些特征進行介紹，利用這些特征對有型成分進行識別；最后，介紹了算法設計的整體流程，使用兩次分割將目標與背景分離，考慮不同圖層拍攝的5張圖像，將其合并成一張圖用在第一次分割中，第二次再分別對每幅