白帶顯微圖像中霉菌自動識別及清潔度判定的研究

【摘要】：白帶常規(guī)檢查,作為婦科疾病診斷中應(yīng)用得最廣泛的一項檢查,現(xiàn)如今在全國各地的醫(yī)院中已得到普及。大多數(shù)醫(yī)院仍采用人工鏡檢的方式進(jìn)行白帶常規(guī)檢查,由于白帶顯微圖像的雜質(zhì)較多背景復(fù)雜,檢驗科醫(yī)務(wù)人員在高強(qiáng)度長時間地工作下,很容易產(chǎn)生視覺疲勞,導(dǎo)致誤檢誤判。如今,隨著數(shù)字圖像處理與醫(yī)學(xué)檢驗的結(jié)合日益緊密,生物醫(yī)學(xué)圖像自動識別和分類技術(shù)取得了迅猛的進(jìn)展。用機(jī)器視覺技術(shù)分擔(dān)檢驗人員一部分的檢驗任務(wù),甚至完全取代檢驗人員的工作,已經(jīng)成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)檢驗的發(fā)展趨勢。對白帶中的霉菌和滴蟲進(jìn)行識別,并且對白帶清潔度智能判定,可以輔助醫(yī)生對霉菌性陰道炎、滴蟲性陰道炎、細(xì)菌性陰道炎這三種女性婦科炎癥進(jìn)行診斷。本文通過顯微鏡光學(xué)成像系統(tǒng)與自動對焦模塊的相互配合,拍攝出清晰的鹽水白帶顯微圖像,并結(jié)合細(xì)胞形態(tài)特征學(xué)、數(shù)字圖像處理技術(shù)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識,完成了對鹽水白帶中的霉菌和滴蟲的識別以及對清潔度進(jìn)行分類的目標(biāo)。本文的主要工作如下:首先,對鹽水白帶顯微圖像進(jìn)行一系列的圖像預(yù)處理操作,其中包括圖像灰度化、空間域濾波、形態(tài)學(xué)的基本操作、閾值分割等處理,將前景從背景中提取出來;其次,基于細(xì)胞形態(tài)特征學(xué)提取連通區(qū)域的特征,對連通區(qū)域進(jìn)行篩選,再通過模板匹配、聚類分析和凹點檢測的方法,自動識別出圖像中的霉菌,得到識別率為92.9%,漏檢率為7.1%,誤檢率為1.9%的結(jié)果;然后,利用基于改進(jìn)的卡爾曼濾波的背景重建算法識別滴蟲,可以準(zhǔn)確提取滴蟲區(qū)域,抑制拖影和ghost區(qū)域,快速消除誤檢,可自適應(yīng)連續(xù)或突然的光照變化、鏡頭距離變化和鏡頭偏移的影響,50個樣本拍500個視野,每個視野連續(xù)拍15張圖,得到誤檢率3%,漏檢率為5%的結(jié)果。最后,利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對白帶清潔度進(jìn)行判定,使用彈性BP算法訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對4種清潔度下各250幅鹽水白帶顯微圖像進(jìn)行分類,得到總體分類正確率為94.8%,分類錯誤率為5.2%的結(jié)果。實驗結(jié)果表明本文所研究的算法,較好地滿足了對白帶的檢驗需求。通過對國內(nèi)外數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,查閱近20年的文獻(xiàn)記載,并未發(fā)現(xiàn)對白帶顯微圖像中的霉菌、滴蟲有形成分自動識別和對白帶清潔度自動判定的內(nèi)容報道。 【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R446.1;TP391.41

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