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復(fù)雜背景下的宮頸細(xì)胞核分割方法
關(guān)鍵詞：細(xì)胞核分割 參數(shù)自適應(yīng) 分水嶺算法 局部閾值法
摘要：自動(dòng)閱片技術(shù)采用圖像處理方法,在細(xì)胞核識(shí)別的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對細(xì)胞核DNA含量的準(zhǔn)確測量,能夠?yàn)獒t(yī)生診斷提供輔助。圖像分割作為自動(dòng)閱片系統(tǒng)關(guān)鍵直接影響系統(tǒng)性能。然而,顯微鏡下細(xì)胞核圖片存在光照不均、背景陰影等情況。并且不可避免地存在一些血細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、垃圾雜質(zhì)、成團(tuán)細(xì)胞,這嚴(yán)重降低了分割算法的性能。為解決上述問題,提出了復(fù)雜背景下的宮頸細(xì)胞核分割方法。該方法首先利用參數(shù)自適應(yīng)的局部閾值法來分割圖片,并利用自適應(yīng)的分割參數(shù)調(diào)節(jié)來處理圖片中的復(fù)雜情況。即利用局部閾值窗口大小和二值化后輪廓數(shù)量的函數(shù)關(guān)系來自動(dòng)調(diào)節(jié)窗口大小。然后根據(jù)得到的二值圖確定分水嶺算法的標(biāo)記圖像,最后利用分水嶺算法完成整張圖片的分割。實(shí)驗(yàn)表明,此方法能適應(yīng)復(fù)雜圖像環(huán)境,并可以從成團(tuán)細(xì)胞中分割出重疊程度較低的細(xì)胞,提高分類器識(shí)別細(xì)胞核的概率。
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