Feulgen-Eosin复合染色宫颈细胞的自动癌变检测技术研究

摘要

宫颈癌是一种常见的恶性肿瘤，早期发现和治疗能够提高治愈率，减轻治疗伤害，并大幅降低治疗成本，因此开展宫颈癌普查，进行宫颈癌的早期检测具有非常重要的意义。但受限于人力物力等因素，宫颈癌早期筛查尚未在我国普及。
　　近年来基于Feulgen染色的计算机自动DNA诊断技术得到了较大的发展，能实现对细胞核中DNA物质含量的定量分析，但对于宫颈癌检测来说，则丢失了相应细胞的形态、染色等信息。即使在许多实际应用中同时采用了Feulgen和巴氏(Papanicolaou)染色分别制作样本，也无法将DNA定量分析与细胞形态分析有机地结合，难以有针对性地引导人工诊断。
　　为解决该问题，本文使用Feulgen-Eosin复合染色技术，对样本进行扫描、拼接、分析，实现对细胞核中DNA物质的定量分析与医生镜下观察诊断的结合。针对成像设备在样本扫描中光照不均衡的问题，通过混合高斯模型估计背景区域，获取背景光照信息，对细胞图像进行光照平衡，便于后续拼接、分析等步骤的进行。在显微图像的拼接过程中，比较了基于像素的模板匹配法和基于特征的拼接方法，对比了像素相关度、像素平方差异、像素相关系数等多种像素相似度指标在真实图像上的效果，同时也评估了SIFT、SURF和ORB等方法在特征点定位和特征描述子上的性能，结果表明模板匹配法和基于ORB特征的拼接方法都能满足准实时拼接的需求。最后使用大津阈值法提取细胞核，可以由此得到细胞的DI(DNA Index)值作为检测指标，将相应细胞的复合染色图像与DI值一起展示，帮助医生进行更高效的诊断。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外研究现状

1．3 研究内容

1．4 论文结构安排

2．1 引言

2．1 图像采集

2．2 光照平衡与背景估计

2．3 本章小结

第3章 显微图像拼接

3．1 引言

3．2 基于像素的图像匹配

3．2．1 像素相似度

3．2．2 实验

3．3 基于特征的图像匹配

3．3．1 SIFT方法及SURF方法

3．3．2 ORB方法

3．3．3 实验

3．4 本章小结

第4章 细胞核提取

4．1 引言

4．2 细胞核分割

4．3 DI值估计

4．4 本章小结

第5章 总结

致谢

参考文献