摘要：

宫颈癌的早期发现对降低宫颈癌的死亡率具有重大意义,现在一般采用宫颈涂片筛查技术进行检查。然而涂片筛查技术采用的人工阅片方式存在效率低下,且受人的主观因素影响较大从而降低筛查的正确率的缺陷。因此,研发宫颈液基细胞学计算机辅助诊断检验系统,通过机器分析代替人工阅片,在提高检验效率的同时,降低对人的依赖,提升筛查的正确率,具有重大意义。 宫颈涂片筛查存在多种技术,而液基细胞学检验技术(简称LCT)作为一种新兴技术具有制片速度快,涂片质量高的优点,因此为国内医院普遍使用,代表着未来的发展趋势。本文以LCT细胞图像作为研究对象,通过与医院专家的沟通和进行一些实验分析,得出LCT细胞图像的图像特点;根据这些特点,进行大量的图像分割实验,并借鉴国内外图像分割的优秀算法框架,提出一种将图像分割任务分解成为粗分割和细分割两部分的渐近式闭环控制迭代框架;最后,分别针对粗分割和细分割的分割目的和分割特点,选择合适算法,并分别对算法进行相应的改进,对提出的框架进行具体化设计。对具体化后的分割算法,进行大量的实验,实验结果表明,针对测试病例的细胞核分割,异常病例达到100%的正确分割率,从而证明了分割算法的有效性。 在提出分割算法的同时,本文通过分析辅助检验诊断系统的需求,进行软件架构的设计;通过与医院专家的沟通和学习同类的医用系统,进行系统界面的设计,最后采用VC++和MFC进行软件界面和分割模块的设计开发。 然而,由于时间和技术上的原因,本文提出的算法以及实现的系统对于单张图片的细胞核分割结果以及分割时间上仍存在改进空间,需要对其做进一步的改进和优化,这将是本文下一步的主要工作。

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