借助计算机来进行医学图像处理和分析,是图像处理技术结合医学影像特点的重要应用。计算机辅助诊断系统在医学研究和临床诊断中,尤其是缺少专家的情况下具有十分重要的意义。现有的癌症计算机辅助诊断基本上都是关于细胞涂片的研究,而对于最常见的病理切片细胞图像,则因其组织复杂,细胞分割困难,一直鲜有研究。本文对胃腺癌病理切片计算机辅助诊断系统进行了研究。细胞图像的复合预处理技术、细胞核轮廓的组合分割算法和细胞核的特征提取与判别是本文的主要工作。在图像预处理阶段,根据胃癌病理切片细胞图像组织复杂的特点,分析了相关的预处理技术,提出了基于阀值分割消除其他组织影响的复合预处理技术。在细胞核分割阶段,提出了基于分水岭变换(watershed transformation)和GVFSnake模型(GVF Snake model)的组合算法。用分水岭变换得到细胞核的初始轮廓,然后利用GVF Snake模型逼近其真实轮廓。在细胞核特征提取与判别阶段,放弃了通用的思路,尝试运用统计学Fisher方法,对大样本数据进行判别分析。通过对特征参数的迭代筛选和求解特征参数系数,最终建立了细胞分类的Fisher判别函数表达式。实验表明,本文依据上述改进建立的胃腺癌病理切片计算机辅助诊断系统具备一定的细胞分割能力和较好的细胞分类判别能力,在病理诊断中可发挥一定作用,对于提高低年资医生阅片水平具有一定价值。本研究在理论上丰富了计算机辅助诊断的内容,为今后进一步的研究奠定了良好的基础。