基于支持向量机的显微红细胞分类研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得丞洼王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：矽屈勿移签字日期：2口蛑弓月岁日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解云婆王些太堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权云洼王些太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有

2、关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：：≯璧琊签字日期：70砷年V；。Et导师签名：签字日期：日学位论文的主要创新点√㈣㈣一、在红细胞特征提取过程中，采用了基于区域最小外接圆的圆形度计算方法。增大了各类细胞间圆形度的数值，更符合选取特征的可区别性的要求。二、针对显微红细胞分类问题，提出了一种基于Hu矩和SVM相结合的红细胞分类方法。在构造SVM分类器的过程中，分别采用网格法、遗传算法和粒子群算法对SVM的参数进行寻优。实验结果表明，该方法对9类红细胞分类效果良好。摘要外周血红细胞形态的检查可初步判断贫血性疾病的类型，同时也对分析血液

3、流变及其循环生理规律有重要作用。目前，红细胞形态的观察通常是病理专家在显微镜下观察经过染色的标本，并结合自己的经验和医学知识对病情做出判断。这种人工镜检存在效率低、主观干扰重、劳动强度大、不能保留样本等缺点。本文应用图像处理与模式识别技术对红细胞图像进行定量分析和自动识别可避免人工镜检的缺点，具有重要的医学应用价值。本文针对显微红细胞图像的特点，在红细胞分割及后处理、特征提取及分类识别等方面展开深入的研究。首先，在分析血液图像中各物质的R分量、G分量、B分量三者的区别和联系基础上，采用基于三分量差值的方法对红细胞图像进行提取，去除白细胞和血小板等杂质，并采用中值滤波对灰度图像进行去噪。应

4、用形态学滤波和基于背景区域标记的孔洞填充完成阈值分割后图像的后处理。对于细胞粘连的情况，采用改进距离图的分水岭算法对图像进行分割，避免了过分割现象。根据细胞图像的信息特征，本文提取了细胞的形态特征、灰度特征和Hu矩，这些特征将作为细胞分类识别的特征库。在训练阶段，利用基于径向基核函数的支持向量机对红细胞图像进行识别，并采用网格搜索法、遗传算法和粒子群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行了寻优。最后，利用构造的分类器对测试样本的类别进行预测。实验结果表明，本文研究设计的算法在红细胞图像的分类识别中切实可行，对于显微红细胞图像的定量分析和分类识别效果良好。关键词：图像分割；Hu矩；支持

5、向量机；寻优算法AbstractPeripheralbloodcellmorphologicalexaminationinperipheralbloodcannotonlyinitiallydeterminethetypeofanemiadisease，butalsoplaysanimportantroleintheanalysisofbloodrheologyandthecirculationofphysicallaws．Atpresem，pathologistusuallyobserveserythrocyteshapethroughmicroscopicallycheckingth

6、estainedpreparation，thendiagnosesviacombiningpersonalexperiencewithmedicalknowledge．Therearesomedisadvantagesofartificialmicroscopy,likeinefficiency,stronglysubjectivedisturbance，highlabourstrengthandnosamplestorage，etc．Withtherapidprogressofscienceandtechnology,computertechnology,pictureprocessi

7、ngandmodelidentificationtechareallappliedtothequantitativeanalysisandautomaticidentificationofbloodcellimage，avoidingmentioneddefectsabove，whichhassignificantvalueinmedicalapplication．Inviewofthemicroscopicbloodcellima