染色体显微图像分割与分析技术的研究
医学显微图像的处理和分析是现代医学研究中最常用的手段，数字医学图像已经成为医生诊断病情的基本依据。计算机图像处理技术以其精确性、客观性、处理速度快等方面的优势，已经成为医学显微图像分析技术的发展趋势。染色体显微图像的分析是在显微图像数字化的基础上，来分析显微图像中的相关参数。利用计算机对显微图像作各种处理，加快了分析处理的速度和准确性。 染色体显微图像分割是染色体图像分析的基础，分割的好坏直接影响到后续的分析和其他处理阶段。本文在传统的基于C均值（K均值）聚类分割的基础上，引入了粒子群优化算法(PSO)。首先建立一个染色体彩色图像的色度学准则，该准则可将染色体彩色图像自动分割成两幅图像:图像A、图像B。将每个样本视为粒子群中的一个粒子，在此基础上利用基于PSO的C均值（K均值）聚类算法对染色体彩色图像进行分割，从而有效地避免了图像搜索分割过程中陷入局部极优，解决了图像分割中的参量选择难题。 针对迭代过程中计算量大的问题，针对迭代过程的特点即经过几次迭代后，均值移动向量将逐渐趋于平稳，引入Kalman预测算法来预测迭代的聚类中心值，无需重新计算类间距和像素归类。但为防止产生较大的偏移量，在后续迭代过程中，再等间隔地预测聚类中心值。结果证明这种处理办法减少了迭代的次数，极大地提高了运算速度。 在染色体显微图像分析方面，本文提出了一种基于成对几何直方图(PGH)的染色体形状分析方法，对染色体形状信息进行PGH编码，然后对偏心率和圆形度参数进行分析。实现了快速准确的对这两项参数进行提取分析。 实验表明，本文所提出的染色体显微图像分割方法和分析方法极大提高了染色体图像分析的精确度，为临床诊断和医学研究提供了定量、准确、迅速的诊断手段。
染色体;显微图像分割;粒子群优化算法;色度学准则;成对几何直方图;临床诊断
中国海洋大学
硕士
计算机技术
唐瑞春;白飞翔
2012
中文
TP391.41
76
2013-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）