基于cnn-svm的白带湿片显微图像模式识别研究

《基于cnn-svm的白带湿片显微图像模式识别研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、请；ｆ＾乂李Ｓｏｕ化ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙｇｙ硕±学位论文基于ＣＮＮ－ＳＹＭ的白带湿片显微图像模式巧别硏究作者姓名郭锐学科专业计算数学指导教师田翔副教授所在学院数学学院论文提交日期２０１６年５月ｉ．．．．．PatternrecognitionresearchofmicroscopewetLeucorrheaimagebasedonCNN-SVMADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：GuoRuiSu

2、pervisor：Prof.TianXiangSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China：１０５６１分类号：ＴＰ３９１学校代号学号：２０１３２０１２０８１６华南理工大学硕±学位论文基于ＮＮ－ＳＶＭＣ的白带湿片显微图像模式识别研究指导教师姓名、职称：田類副教授作者姓名：郭锐：计算数学申请学位级别：硕±学科专业名称研巧方向；计算智能与信息处理论文提交日期；年夕月日论文答辩日期；备為日＾学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月曰答辩委员会成员；Ｓ謂輪細４参华南巧了大

3、学学位论文原创巧声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所。取得的研巧成果除了文中特别加１＾＾标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，巧已在文中臥明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名务以日期：如鄉文月日学位论文版权使用授权书目：本学位论文作者完全了解学校有关保留，Ｐ、使用学位论文的规定研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位

4、论文被查阅（除在保密期内的保密论文外）；学校可公布学位论文的全、、部或部分內容，可允许采用影印缩印或其它一复制手段保存汇编学位论文。本人电子文楷的内容和纸质论文的内容相致。本学□位论文属于：于保密，（校保密委员会审定为涉密学位时间：＿年＾月＿＿日）＿年材＿＿＿月＾日解密后适用本授权书。不保密，同意在校园网上发布，供校内师生和与学校有共享协议全的单位浏览；同意将本人学位论文提交中国学术期刊（光盘版）电子杂志社文出版和编入Ｃ服Ｉ《中国知识资源总库》，传播学位论文的全部或部分内容。＂Ｖ＂（请在Ｗ上相应方框内打）作者签名：主务是曰期：

5、心指导教师签名；日期．若／摘要湿片下白带涂片显微图像中的念珠菌与白细胞是妇科炎症诊断中的两项重要指标，临床诊断中妇科炎症发病率高且白带涂片的阅片工作过分依赖于医师的肉眼观测，使得诊断效率极为低下；计算机模式识别技术在生物医学中的应用，使得医学显微图像中目标智能检测识别变为可能，然而湿片下白带显微图像呈现出目标与背景对比不明显、纹理差异小、弱边缘、颜色整体上单一灰色等特性，使得湿片下白带显微图像上的白细胞与念珠菌的智能检测极为困难，相关方面的研究也处于空白。针对上述白带显微图像呈现出较难检测特点，本文围绕着白带显微图像目标的智能检测识别，研究了湿片下白带显微图像中白细胞与

6、念珠菌分割、特征提取、分类识别等技术，取得了较为丰富的研究成果。本文具体的工作内容如下：1、探究白带显微图像ROI（RegionOfInterest，ROI）的表现形式、背景与ROI区域的差异性，得出目前最适的目标分割方法：应用形态学开算子进行首轮去噪，在大半径范围内，研究应用Hough圆检测对白细胞直接进行检测识别，获得了较高的检测识别率，并且在大量实验基础上给出了最佳的Hough圆检测半径范围。2、湿片下白带显微图像中念珠菌呈现出卵圆以及“8”字形、整体图像前景呈现出颗粒的特性，应用小半径范围下的Hough圆检测，可以以100%覆盖率定位到念珠菌，并通过实验给出此时最佳的

7、Hough圆检测的半径范围，但因受气泡、杂质等影响，此时检测的目标包含较多非念珠菌区域，为了识别出念珠菌与噪声，在此之下首次建立了念珠菌的模式学习库(含噪声)。3、在上一步工作的基础上，基于CNN-SVM模型，对小半径范围下Hough圆检测得到念珠菌与非念珠菌等噪声区域应用深度卷积网络(ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN)进行特征提取，应用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)对特征进行分类，研究了CNN-SVM模型在念珠菌模式库上的具体实施；给出了