基于活动轮廓模型的精子图像分割

基于活动轮廓模型的精子图像分割

论文摘要

随着生存环境的变化,人类精子的质量已正悄然下降,这导致的不孕不育症问题已日益严重。临床精液检查是评价男性生育能力的一个常规手段,而精子形态学检查又是精液检查的重要部分,精子形态学上的异常情况预示着其功能上的某些缺陷。而传统的精子形态学检查采用完全手工的方法,由人眼在显微镜下观察。这样的分析方式存在着主观性强,强度大,准确性差的问题。因此,研究基于现代计算机技术的精子形态学检测方法有非常高的临床和科研价值。首先从显微镜下拍摄得到精子形态学图像,然后对图像做精子自动识别。识别方法分两步,先是做基于OTSU的阈值分割得到精子基本位置,后是用区域竞争生长的方式,扩展每个精子区域。用这种方法得到一个个相互分离的精子区域,每一个区域都包含一个精子。接着基于活动轮廓模型的分割思想,应用GVF外力场,采用了基于轮廓线受力平衡的贪心迭代求解算法,从边界跟踪得到的边界序列点集合中间隔取点,将这些点视为活动轮廓线的控制点,自动生成初始活动轮廓线,分割得到了精子头部,然后灵活运用开环型的活动轮廓,继续分割得到了精子顶体。最后基于以上分割结果用逐层边界细化的办法得到了精子尾部。对精子形态学图像的分割实验结果表明,该方法效果很好,完全自动化。可以应用于计算机辅助精子形态学分析系统的研制。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 本课题背景知识、目的及意义
  • 1.2 国内外研究概况
  • 1.3 本课题主要研究工作
  • 1.4 本文的主要内容安排
  • 第二章 精子图像分割的总体方案
  • 2.1 精子图像分割的总体方案
  • 2.2 基于活动轮廓模型的分割算法的概括性介绍
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 精子自动识别
  • 3.1 图像预处理
  • 3.2 阈值二值化
  • 3.3 精子目标标记
  • 3.4 区域竞争生长
  • 3.5 精子目标的筛选
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 基于活动轮廓模型的精子分割
  • 4.1 活动轮廓模型
  • 4.2 活动轮廓模型求解
  • 4.3 开环型活动轮廓
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 分割实验及结果分析
  • 5.1 计算GVF场
  • 5.2 精子头部分割
  • 5.3 精子顶体分割
  • 5.4 精子尾部分割
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 全文总结
  • 6.2 研究工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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