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胃上皮细胞图像匹配及分割技术研究

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毕业论文范文题目：胃上皮细胞图像匹配及分割技术研究，论文范文关键词：胃上皮细胞图像匹配及分割技术研究
胃上皮细胞图像匹配及分割技术研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：医学图像匹配及分割技术发展至今，其相关算法种类繁多，层出不穷，但仍然无法完全满足人们.的实际需求。随着新理论.的不断发展，新图像匹配及分割方法也在不断地涌现，但在实际图像工程.中，同一种算法不可能都能达到理想的效果，任何一种单独.的算法难以对所有图像都取得比较满意.的结果。只能针对不同的图像选择不同.的方法，得到较好.的处理效果。本文以江西省科技厅项目肿（文章此处忽略..）瘤诊断病理分析软件的研制为背景，针对胃上皮细胞图像的细胞结构、形状、稀疏程度、排列形状、细胞核与细胞核之间、细胞核与腺管之间、腺管与腺管之间的粘连现象非常严重的特点，研究胃上皮细胞图像匹配及分割技术，主要做了以下工作：首先，利用SIFT算法对胃上皮细胞图像进行有效匹配，辅助医生查找不同病人相似区域的图片，较快.的分割和识别图像；查找出不清楚的或者光照条件（略..）相对较差的图像可以不做分割处理，提高了分割效率；还可以根据不清楚的病人图像找到相同区域相对清楚的图像进行分割操作，为医生提供更有效的细胞数据；并找到相同病人的不同时期的图像进行治疗成果的分析。第二，对匹配好的图像进行去噪预处理。并利用本文改进的MeanShift分割算法：采用高斯核函数为MeanShift算法的核函数，以单位矩阵为带宽矩阵对经过预处理的胃（文章此处忽略..）上皮细胞图像进行分割，经过定性的分割评价方法确定本文方法较好的改进了传统MeanShift算法和分水龄分割算法等的过分割问题，以单位矩阵为带宽矩阵，提高了程序的运行效率，能更快更好的区分出细胞核、细胞浆和背景区域，较适合胃上皮细胞图像的分割。第三，利用图像跟踪算法得到分割图像的目标区域定量数据。设置一个二维链表，主链表跟踪腺体区域，副链表跟踪细胞区域。较（本文此处忽略..）好地把图像区分为连续封闭的细胞浆区域、细胞核区域、腺体和背景区域，并将细胞核和细胞浆保存为两条独立的二维链表，节约了内存，提高了细胞数据的检索效率，为细胞再一次检索及细胞特征参数的计算提供了方便。最后，本文把基于SIFT算子的匹配、基于改进MeanShift算法及跟踪算法应用到肿瘤诊断病理分析软件中，并研制了一套比较完整的病理分析及信息管理系统。

以上为本篇毕业论文范文胃上皮细胞图像匹配及分割技术研究的介绍部分。

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