尿沉渣显微图像中的管型分割与识别

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1、尿沉渣显微图像中的管型分割与识别摘要尿液分析是目前医院临床检验中的常规检测项目之一，通常所进行的尿沉渣检查对尿中有形成份如红细胞、白细胞、草酸钙结晶、管型、脂肪球、细菌等进行定量检查，以诊断泌尿系统及循环系统是否有疾病或者损伤。管型是重要的尿沉渣有形成份之一，据其可以判断肾脏的健康状况，对医学临床诊断具有重要意义。传统尿沉渣检验采用人工显微镜镜检，工作强度大，引入的人为影响高，难以定量检测。人工检查中，医生的经验、心理状态乃至疲劳状态都可能对检验结果产生影响，导致诊断水平不够理想，降低了检查的准确性与可靠性。随着

2、计算机技术的发展，计算机图像处理技术得到了长足进步。利用计算机图像处理与视觉技术，对尿沉渣镜检图像进行分析，对其中的管型成分进行自动定量分析，能提高临床诊断的准确性，减轻I陆床检验人员工作强度。因此，基于计算机图像处理技术的管型分割与识别方法研究，具有重要应用价值。同时，相关分割方法也对于其他类型图像的分割可有借鉴作用，具有理论意义。本文以数字图像处理技术和模式识别技术为基础，对尿沉渣镜检图像中的管型对象进行分割和识别。研究工作的主要内容在于：(1)提出了基于MeanShift与改进最大熵方法的管型分割方法。通过

3、MeanShift方法对图像进行平滑，然后利用直方图均衡化进行图像增强，为其后的最大熵分割提供更适宜的条件，以得到更好的分割结果。在利用最大熵方法进行初步分割后，通过孔洞填充和数学形态学操作，来得到候选管型区域。与若干现有方法相比，本文的分割方法能更好地分割出尿沉渣图像中的管型区域；(2)根据分割结果，基于基本外接矩形法来提取区域的几何特征，如最长边、最短边、周长和面积等，然后利用ID3算法来构造管型识别决策树，以对管型区域加以识别。在实际图像上获得了较好的识别效果。关键词：尿沉渣；管型；图像处理；MeanShi

4、ft；最大熵分割II硕上学位论文AbstractUrineanalysisisoneofthecommonclinicaltests．Generally，theurinarysedimentanalysisissupposedtogivequantitativeresultsonvisiblecomponentsintheurinesample，suchasredbloodcells，whitebloodcells，calciumoxalatecrystals，casts，fatgranules，bacteria

5、，etc．Theseresultsaresupportivefordiagnosisoftheurinarysystemandthecirculatorysystemdiseasesordamages．Castisanimportanttypeoftheurinaryvisiblecomponents，whoseexistencecanbeusedtodeterminethehealthofthekidney，andisthusofimportantimplicationsforclinicaldiagnosis

6、．Traditionalurinarytestsarecarriedoutthroughmanualmicroscopy．Thisapproachislaborious，introducessubjecthumanimpactsintothetest，andishardtoobtainquantitativeresults．Duringthemanualprocess，theexpertise，mentalsituation，andthephysicalwearinessofthedoctormaycausein

7、accuraciesinthetestresults．Theprecisionandthereliabilityofthemanualtestisthusreduced．Withthedevelopmentofcomputertechnologies，considerableprogresseshavebeenwitnessedinthecomputerizedimageprocessingtechnologies．Analyzeurinarysedimentmicroscopicimagesbyimagepro

8、cessingandmachinevisiontechniques，thecastsintheurinarysedimentcanbequantifiedautomatically．ThisCanleadtotheimprovementintheaccuracyoftheclinicaltest，andcanreleasethemedicalstuffsfromthewo