基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的血液細(xì)胞自動識別技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,計算機技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,其中計算機輔助醫(yī)療外科技術(shù)及輔助診斷技術(shù)越來越受到人們的青睞,尤其是在醫(yī)學(xué)顯微圖像處理方面的應(yīng)用更是倍受關(guān)注。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)顯微檢測工作效率低、強度大,存在主觀的觀察誤差,對檢測員的技術(shù)水平要求較高;并且它只能通過顯微攝影進(jìn)行圖像記錄,不能對圖像進(jìn)行必要的處理,也不能快速存儲和通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)距離傳輸圖像信息,因而已經(jīng)無法適應(yīng)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)顯微圖像發(fā)展的要求。目前,隨著光電轉(zhuǎn)換技術(shù)的日臻成熟、計

2、算機硬件的高速發(fā)展和功能強大的圖像處理軟件的出現(xiàn),實現(xiàn)彩色數(shù)字化醫(yī)學(xué)顯微圖像實時顯示的條件已經(jīng)具備。根據(jù)當(dāng)前血液細(xì)胞觀測的新需求,現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展趨勢迫切需要我們把傳統(tǒng)技術(shù)難以觀測到的顯微鏡視場光學(xué)圖像顯示在計算機屏幕上,并轉(zhuǎn)換成大面積、高亮度、真彩色能被自動識別的圖像,以減輕專業(yè)技術(shù)人員在顯微鏡下從成千上萬個目標(biāo)中尋找、觀測、捕捉異常小個體的勞動強度,然后對觀測細(xì)胞的色彩、形態(tài)等參數(shù)進(jìn)行定量地分析統(tǒng)計,輔助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)療診斷。 本文

3、的研究工作主要圍繞著基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像處理技術(shù)展開的,重點探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于血液細(xì)胞識別的可行性,并且使用VC++編程實現(xiàn)了細(xì)胞自動識別計數(shù)系統(tǒng)。論文首先介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念,對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造模型進(jìn)行詳細(xì)的闡述,列舉了幾種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,重點對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了全面的討論;接著介紹了數(shù)字圖像處理的基本理論如圖像平滑、直方圖閾值分割、細(xì)化、梯度修正以及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等,及這些理論在細(xì)胞識別方面的具體應(yīng)用和處理的結(jié)果;

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