Hough变换在显微细胞图像分割中的应用

摘要

细胞学诊断是临床上常用的诊断方法，特别是对于肿瘤的早期诊断和定性诊断具有重要意义。胸腔积液即胸水是临床常见症状，常在肿瘤等病理情况下形成，所以对于胸水涂片的细胞学诊断是及早对病情进行确诊的重要手段。目前国内外临床医学对于胸水涂片的细胞学诊断主要采用人工阅片的方法。随着数字图像处理技术和模式识别技术在医学领域的广泛应用，建立胸水涂片的计算机辅助诊断系统已成为可能。它可以使胸水涂片的细胞学诊断从人工经验定性诊断走向更科学的计算机辅助定量诊断，这既可以减轻医生的劳动强度，又可以突破主观经验的限制，同时还可以提高诊断速度和准确性。要建立胸水涂片的计算机辅助诊断系统，最为基础和关键的步骤是实现胸水显微细胞图像的自动分割，分割结果将直接影响后期的分析和诊断。 本文的目的就是从胸水图像中分割出这些正常的淋巴细胞和间皮细胞，从而大幅度简化图像背景，减少大量无效处理和分析，使后续工作集中在可疑细胞的分割、分析和诊断中，以提高诊断速度和准确度。胸水图像背景复杂，但正常的淋巴细胞和间皮细胞外形规则，多为圆形或椭圆形，同时这些细胞的尺度有一定的生理范围，所以本文在对图像分割方法特别是显微细胞图像方法深入研究的基础上，针对胸水图像的这些特点，决定采用鲁棒性较强的Hough变换检测圆和椭圆的方法分割图像中正常的圆形和椭圆形细胞。 通过对Hough变换理论的深入研究发现，已有的Hough变换检测圆和椭圆的算法虽各有优势，但若用于胸水显微细胞图像的分割，其优势并不能很好的得以体现，同时胸水图像的特点也无法被算法很好的利用。所以本文针对胸水显微细胞图像的特点提出一种改进的混合圆、椭圆随机Hough变换算法。算法分为两步：首先利用椭圆(包括圆)的几何性质及先验知识确定可能的椭圆中心的位置，然后在先验知识限定的区域内通过多次三点随机抽样，计算椭圆除中心坐标外的其他三个参数。实验结果表明该算法可以同时检测图像中的多个圆和椭圆，有较高的检测效率和检测精度。把该算法用于胸水显微细胞图像的分割也获得了很好的效果，无论图像中是否存在可疑细胞，它均可以从图像的复杂背景中快速、准确的分割出正常的淋巴细胞和间皮细胞，而不会误检出可疑细胞，并且不会受到细胞边缘缺失，细胞粘连、轻微形变等因素的影响。

目录

文摘

英文文摘

一、引言

(一)研究背景及意义

(二)国内外研究状况概述

(三)研究内容及结构安排

二、图像分割与显微细胞图像分割

(一)图像分割

(二)显微细胞图像分割

(三)胸水显微细胞图像分割方法的设计思想

三、Hough变换的原理及应用

(一)标准Hough变换(Standard Hough Transform,SHT)

1.直线Hough变换

2.圆Hough变换

3.椭圆Hough变换

4.广义Hough变换

(二)随机Hough变换(Randomized Hough Transform,RHT)

(三)Hough变换的特点及应用

四、Hough变换在胸水显微细胞图像分割中的应用

(一)胸水显微细胞图像的获取

(二)胸水显微细胞图像的预处理

(三)椭圆Hough变换的改进算法

(四)改进的混合圆、椭圆随机Hough变换

1.原理

2.算法

3.实验结果及分析

(五)用改进的Hough变换实现胸水显微细胞图像的分割

1.算法

2.实验结果及分析

五、结论与展望

(一)结论

(二)展望

参考文献

致谢