基于形狀特征變化的凋亡細(xì)胞圖像識(shí)別研究

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凋亡細(xì)胞圖像識(shí)別對(duì)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)和臨床應(yīng)用有著十分重要的意義，因?yàn)榧?xì)胞凋亡不僅闡明了一大類免疫病的發(fā)病機(jī)制，而且由此可以導(dǎo)致相關(guān)新療法的出現(xiàn)，特別是細(xì)胞凋亡形狀變化圖像與腫瘤及艾滋病等診斷的密切關(guān)系備受人們關(guān)注。但是由于醫(yī)學(xué)圖像的幾何形狀較為模糊，感興趣區(qū)域的位置難以精確描述，這在很大程度上影響了圖像的分割，給凋亡細(xì)胞有效識(shí)別帶來較大困難。到目前為止，國內(nèi)外針對(duì)正常狀態(tài)下的細(xì)胞形狀特征檢測做了不少研究工作：葉小嶺等人采用白平衡算法校正細(xì)胞圖像，結(jié)合色度學(xué)與形態(tài)學(xué)來識(shí)別細(xì)胞，改善了傳統(tǒng)形態(tài)算法的識(shí)別效果；鄒剛等人提出了一種改進(jìn)的細(xì)胞檢測算法，采用融合方法增強(qiáng)外形分割的效果，該算法的特點(diǎn)是速度較快；conZdcZ等人基于遺傳算法(CA)和主動(dòng)形狀模型(ASM)，實(shí)現(xiàn)圖像大體的形狀分割，優(yōu)點(diǎn)是能從不同角度進(jìn)行分割。然而上述研究主要是針對(duì)正常細(xì)胞的分割或識(shí)別問題。