人类染色体自动分析系统的设计研究

摘要

该课题正是基于这样的背景产生的,旨在利用图像处理技术对染色体图像自动识别、排序和配对,检测出变异染色体.主要完成了以下工作:(1)图像的背景噪音处理——去除背景噪音,提高染色体图像的清晰度.我们采用领域平均法、中值滤波法、局部统计滤波法、状态统计滤波法和四邻接法等五种方法进行了比较,结果表明四邻接法效果最好;(2)边缘检测——提取染色体个体的边缘,使其与背景分离,把染色体个体图像分别提取出来.我们采用了三种方法:梯度法、门限法和边缘跟踪法,结果表明边缘跟踪法效果最好;(3)灰度级修正——提高带纹间的灰度对比度,使带纹清晰可见.这里用了灰度变换和直方图均衡化两种方法进行了尝试,结果表明经过灰度级修正以后带纹清晰度没有明显提高,因此程序中省略了这一步;(4)旋转排序与配对——把原来杂乱无章的染色体个体图像旋转排列整齐,并提取出特征参数,根据各自的特点进行配对,最终得出配对结果的图像,方便医务人员观察和保存图片.另外,还对神经网络在染色体自动分析系统中的应用作了初步的探讨.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

第一节人类染色体简介

第二节人类染色体自动分析系统的研究现状

第三节图像处理技术应用于染色体自动分析

第四节本课题的意义和研究内容

第二章染色体图像的预处理

第一节染色体图像的背景噪音处理

第二节染色体个体图像的边缘提取

第三节染色体个体图像的旋转

第三章染色体配对

第一节染色体特征参数的计算和排序

第二节灰度级修正

第三节染色体个体的特点分析

第四章神经网络方法初探

第五章程序运行及结果展望

第一节程序运行

第二节结论与展望

参考文献

论文发表情况

致谢