【摘 要】
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数字图像处理技术的快速发展对医学图像处理带来了巨大推动力,为医学诊断提供了高效、可靠的技术支撑。而如今,对于显微医学中寄生虫卵的判别主要还是依靠人工经验进行判断的方式,这种方式准确率和效率都比较低。本文利用数字图像处理技术,对不同生理阶段的蛔虫卵（即感染性、受精、未受精）进行了识别与分类研究。平滑、锐化蛔虫卵图像,以抑制图像中的噪声,并增强虫卵边缘。在对蛔虫卵图像进行平滑、锐化等预处理基础上,对蛔
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数字图像处理技术的快速发展对医学图像处理带来了巨大推动力,为医学诊断提供了高效、可靠的技术支撑。而如今,对于显微医学中寄生虫卵的判别主要还是依靠人工经验进行判断的方式,这种方式准确率和效率都比较低。本文利用数字图像处理技术,对不同生理阶段的蛔虫卵（即感染性、受精、未受精）进行了识别与分类研究。平滑、锐化蛔虫卵图像,以抑制图像中的噪声,并增强虫卵边缘。在对蛔虫卵图像进行平滑、锐化等预处理基础上,对蛔虫卵图像进行了分割操作,对比了边缘检测方法、阈值分割方法和深度学习模型U-net对蛔虫卵的分割效果;根据实验结果,OTSU和数学形态学相结合的方法具有较好的分割效果。对分割后的蛔虫卵图像选择与提取了包括几何、纹理、颜色等方面的共十一种特征,以作为分类器训练与测试数据。分别采用最短距离算法、K近邻算法、概率神经网络、随机森林以及深度残差网络Res Net-34构建蛔虫卵分类器,并对比了这五种分类器在蛔虫卵分类问题上的性能。在分类器的构建过程中,寻找到了K近邻算法中的最优K值,以及利用粒子群算法对概率神经网络中的平滑因子σ进行了寻优,使得这两种算法都能达到较好的分类效果。通过对比实验得知,概率神经网络在蛔虫卵分类问题上具有更好的分类性能。最后在以上实验基础上,对蛔虫卵识别与分类系统进行了设计,并利用MATLAB开发并实现了蛔虫卵生理阶段分类系统。
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