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CB法微核图像中粘连淋巴细胞的自动分离
CB法微核图像中淋巴细胞的粘连情况可分为串联、并联、串并联三类.首先利用面积阈值、圆度阈值、延展度阈值提取串联的淋巴细胞区域;然后采用改进的基于凹点搜寻的分离方法对串联淋巴细胞区域进行分离,同时克服了崎岖边界的干扰问题;对于分离后的细胞,再判断其是否为双核淋巴细胞.这为CB法微核图像自动分析中串联淋巴细胞的判别和分离提供了一种切实可行的解决方法,有助于提高CB法微核图像分析的准确度和可靠性,而不影响自动分析的速度.
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基于短距离的粘连细胞分离点对的自动配对
利用基于凹点搜索和短距离的构造分离线的方法分离串联淋巴细胞时,需要自动实现相应凹区域的配对.对于两个细胞粘连的情况,由于恰好存在两个凹区域,故不存在自动配对问题;对于三个细胞串联、存在三个凹区域的情况,通过判断分离线是否与核心三角形相交实现自动配时;对于三个细胞串联、存在四个凹区域的情况,先计算各凹区域到核心钝角三角形的短距离、同时获得四个端点,然后利用其坐标与核心坐标的关系进行自动配对.设计的分离方法能够满足两个细胞粘连和三个细胞串联情况的准确、快速、自动分离.
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一种新的用于宫颈癌粘连细胞图像分割的分水岭算法
目的：探讨一种能有效分割宫颈癌粘连细胞图像的算法，完成各粘连细胞边缘的准确分割。方法利用水平集算法从背景区域中提取目标细胞图像，应用极小值的距离变换算法将图像归一化后与感兴趣区域的梯度图像点乘来抑制无用的梯度信息，然后运用标记分水岭算法对粘连细胞图像进行分割。结果与结论实验结果表明，该算法实现了染色不均的粘连宫颈癌细胞的有效分割，在粘连细胞的边缘建立了较传统的分水岭分割方法更准确的分割线，具有显著的临床应用价值。
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基于小波变换的尿沉渣粘连细胞分割算法的研究与实现
目的:在尿沉渣有形成分识别过程中,细胞分割特别是粘连细胞的分割是其中关键环节之一,分割结果的好坏直接关系到后续识别的效果.为此,本文对一种有效分割尿沉渣图像中粘连细胞的新方法进行了研究.方法:本文通过对原始尿沉渣图像作灰度变换增强后,对其进行小波变换,实现细胞的初次分割,随之对其进行形态学处理以滤除随机干扰并运用二次剥离算法分割粘连细胞.结果:该方法对尿沉渣粘连细胞的分割有效且令人满意.结论:本文所提出的算法设计思想及实现对于尿沉渣有形成分图像自动识别系统的研究具有重要的意义和价值.
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基于改进分水岭算法和凹点搜索的乳腺癌粘连细胞分割
乳腺癌作为一种常见的恶性肿瘤,已经严重影响妇女身心健康甚至危及生命,在某些地区还呈现高发趋势.免疫组织化学技术作为一种常用的辅助病理诊断技术,在乳腺癌的诊断上发挥了重要作用,从免疫组化技术处理的标本中,识别阳性细胞,并统计阳性细胞百分率这一个重要的诊断指标.本文提出一种基于改进分水岭算法和凹点搜索的方法,识别阳性细胞并自动分割粘连细胞,后实现自动计数,试验结果对比显示,本方法能够在不损失细胞几何特性的基础上准确地分离粘连细胞,实现自动计数并辅助完成统计.
