用图像分割和分类方法自动识别革兰氏染色阳性球菌和白细胞
在感染性疾病诊断和治疗过程中,需要确定感染细菌的种类以对症用药.用革兰氏染色法进行细菌种类检验是化验中常用的方法.本文对革兰氏染色之后的细胞图像,对图像中的白细胞和革兰氏染色阳性球菌进行自动识别,探讨了基于图像分割和分类方法的细胞和病毒识别方法.尝试了两种方法进行识别,一种方法采用Ostu最大类间方差法确定自适应阀值法进行图像分割,并结合形态学处理获得球菌和白细胞的分割结果;另一种方法利用常用的支持向量机-马尔科夫随机场(SVM-MRF)进行细胞和病毒分类的尝试.试验结果表明:这两种方法都能实现对革兰氏染色阳性球菌和白细胞的自动识别,并获得较好的分割效果.通过研究医学图像中细胞和细菌的自动识别技术,快速分辨细胞和细菌,能作为显微镜下人工识别的有效补充,大大提高疾病诊断的速度和准确率.
细胞图像 自动识别 自适应阀值法 病毒分类 支持向量机 马尔科夫随机场
冉琼 李伟 常岚 迟耀斌
北京化工大学,北京100029 北京市遥感技术研究所, 北京, 100011
国内会议
贵阳
中文
429-431
2015-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）