正常肝細(xì)胞統(tǒng)計(jì)形狀建模技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)

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1、ｍ永八Ａｆ＾心．－ｗ．－碩±學(xué)位論文；＇ＴＨＥＳＩＳＦＯ民ＭＡＳＴＥＲＳＤＥＧ民ＥＥ，巻、、?。赫撐念}目正常肝細(xì)胞統(tǒng)計(jì)形狀建模技術(shù)的研巧與實(shí)現(xiàn)；作者王子然學(xué)院軟件學(xué)院專業(yè)軟件工程４．節(jié)－指導(dǎo)教師姜慧研教授于洪勇高級(jí)工程師巧—．Ｓ注．…．—五二〇－年六月日－；．—－－分類號(hào)密級(jí)ＵＤＣ學(xué)位論文正常肝細(xì)胞統(tǒng)計(jì)形狀建模技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)作者姓名；王子然指導(dǎo)教師；姜慧研教授東北大學(xué)軟件學(xué)院于洪勇高級(jí)工程師東軟集團(tuán)申

2、請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩±學(xué)科類別；專業(yè)學(xué)位學(xué)科專業(yè)名稱：軟件工程論文提交日期；２０１５年６月論文答辯日期：２０１５年６月學(xué)位授予日期：２０１５年７月答辯委員會(huì)主席；李丹程評(píng)閱人；姜琳穎王振華東北大學(xué)２０１５年６月ＡＴｈｅｓｉｓｉｎＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｍｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐＳｈａｐｅＭｏｄｅｌＵｓｉｎｇＮｏｒｍａｌＬｉｖｅｒＣｅｌｌＩｍａｇｅｓＢｙＷａｎｇＺｉＲａｎＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＪｉａｎｇＨｕｉｙａｎＳｅ

3、ｎｏｒ－ｅｎｉｇｉｎｅｅｒＹｕＨｏｎｇｙｏｎｇＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＪｕｎｅ２０１５獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下完成的。論文中取得的研究成果除加標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)一的研究成果，也不包括本人為獲得其他學(xué)位而使用過(guò)的材料。與我同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：王曰期．。，＾０：女備學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者和指導(dǎo)教師完全了解東北大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定：即學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有

4、關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學(xué)可Ｗ將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索。、交流作者和導(dǎo)師同意網(wǎng)上交流的時(shí)間為作者獲得學(xué)位后；半年口一年□一年半□兩年囚／學(xué)位論文作者簽名：王：導(dǎo)師簽名；簽字曰期：簽字曰期：知－－Ｉ東北大學(xué)碩去學(xué)位論支摘要正常肝細(xì)胞統(tǒng)計(jì)形狀建模技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)摘要病理診斷被稱為臨床診斷的金標(biāo)準(zhǔn)，而目前病理科醫(yī)生的數(shù)量嚴(yán)重不足，工作量非常繁重，，因此病理學(xué)對(duì)病理圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷（ＣＡＤ）技術(shù)提出了迫切需求。但是病理圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于ＣＴ

5、、ＭＲＩ等影像的ＣＡＤ技術(shù)。肝細(xì)胞分割是肝組織病理診斷的首要問(wèn)題，正常巧細(xì)胞統(tǒng)計(jì)形狀模型的建立對(duì)輔助篩查異常肝細(xì)胞進(jìn)而診斷肝癌具有重要的研巧意義和應(yīng)用價(jià)值。本文通過(guò)學(xué)習(xí)大量的國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，Ｗ肝組織病理圖像作為研究對(duì)象，對(duì)肝細(xì)胞分割和正常肝細(xì)胞統(tǒng)計(jì)形狀建模方法進(jìn)行了深入的研究，提出了粘連細(xì)胞分割的新算法和肝細(xì)胞統(tǒng)計(jì)形狀模型的建立方法。具體研究如下：（１）肝細(xì)胞分割是建立肝細(xì)胞統(tǒng)計(jì)形狀模型的前提，本文提出的肝細(xì)胞分割算法主要分為圖像預(yù)處理、粗分割、粘連細(xì)胞分割等Ｈ個(gè)步驟。在預(yù)處理階段，本文采用巧值濾波和基于直方圖均衡化的民通道增強(qiáng)；粗分割階段，主要利用水

6、平集算法進(jìn)行粗分一，本文提出了種改進(jìn)的分水嶺算法割在粘連細(xì)胞分割階段，基于自適應(yīng)鄰域進(jìn)行粘；連細(xì)胞的分割＾，該算法不但可＾１改善傳統(tǒng)算法的過(guò)分割問(wèn)題，１而且明顯的提高了分割效率。（２）在正常肝細(xì)胞統(tǒng)計(jì)形狀建模部分，本文通過(guò)利用極坐標(biāo)表示肝細(xì)胞形狀，就二一將細(xì)胞樣本之間的對(duì)齊問(wèn)題由維空間轉(zhuǎn)變成在維空間的對(duì)齊問(wèn)題，倚化了采樣點(diǎn)的選擇問(wèn)題，同時(shí)提高了建模效率。為了驗(yàn)證算法的有效性，本文對(duì)實(shí)際的ＨＥ染色肝組織病理圖像分別進(jìn)行了細(xì)胞分割和建立統(tǒng)計(jì)形狀模型的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明；本文算法能較好的分割出肝細(xì)胞，并且能夠建立表現(xiàn)良好的肝細(xì)胞形狀模型。基于上述算法

7、，本文開發(fā)了肝細(xì)胞分割系統(tǒng)及統(tǒng)計(jì)形狀建模系統(tǒng)，本系統(tǒng)不但提供了良好的操作界面，而且為后續(xù)的理論和算法研究提供了良好的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。：計(jì)算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵詞；肝細(xì)胞；粘連細(xì)胞分割：統(tǒng)計(jì)形狀模型；水平集－ＩＩ－東北大學(xué)碩去學(xué)位論文Ａｂ’ｓｉｔａｃｔＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｍｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐＳｈａｐｅＭｏｄｅｌＵｓｉｎｇＮｏｒｍａｌＬｉｖｅｒＣｅｌｌＩｍａｅｓｇＡｂｓｔｒａｃｔＰａ