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细胞病理自动阅片关键技术


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细胞病理自动阅片关键技术
  • 书号：9787030575425
    作者：何勇军
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：160
    字数：214000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2018-08-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥69.00元
    售价： ￥54.51元
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本书系统地论述了细胞病理自动阅片的关键技术，内容涵盖作者近年来的最新研究成果。全书共5章，内容包括自动阅片系统结构及关键技术、显微镜聚焦与样本扫描、光照不均匀问题及其补偿、面向阅片环境的细胞图像分割、细胞图像类别划分与识别等。
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    前言
    第1章 自动阅片系统结构及关键技术 1
    1.1 细胞图像采集 3
    1.2 光照补偿 4
    1.3 细胞图像分割 5
    1.4 细胞图像识别 6
    1.5 本章小结 7
    参考文献 7
    第2章 细胞图像采集 8
    2.1 引言 8
    2.2 相关技术概述 11
    2.2.1 光学成像系统原理 11
    2.2.2 自动聚焦方法 13
    2.3 一种新的显微镜快速聚焦方法 15
    2.3.1 现有的清晰度评价函数 16
    2.3.2 新提出的清晰的评价函数 18
    2.3.3 变步长爬山法 21
    2.3.4 实验与分析 22
    2.4 基于图像清晰度识别的快速扫描方法 24
    2.4.1 引言 25
    2.4.2 基于清晰度识别的快速聚焦扫描方法 26
    2.4.3 实验与分析 31
    2.5 基于多点聚焦的快速扫片方法 40
    2.5.1 引言 40
    2.5.2 三点聚焦快速扫片方法 41
    2.5.3 改进的多点聚焦快速扫片方法 42
    2.5.4 实验与分析 44
    2.6 本章小结 45
    参考文献 46
    第3章 光照补偿 50
    3.1 引言 50
    3.2 现有的光照补偿方法 50
    3.2.1 灰度变换法 50
    3.2.2 同态滤波方法 51
    3.2.3 Retinex 算法 51
    3.2.4 基于梯度域的增强方法 52
    3.2.5 基于反锐化掩模的增强方法 53
    3.3 DNA 倍体分析技术与朗伯比尔定律 53
    3.4 技术路线 56
    3.4.1 方法流程 56
    3.4.2 图像采集 57
    3.4.3 分块阈值分割 57
    3.4.4 背景填充 57
    3.4.5 平滑 58
    3.4.6 偏差估计与补偿 58
    3.5 实验方案结果对比 60
    3.5.1 实验设置 61
    3.5.2 实验效果 61
    3.5.3 实验与分析 63
    3.6 本章小结 65
    参考文献 65
    第4章 细胞图像分割 67
    4.1 引言 67
    4.2 相关技术概述 70
    4.2.1 DNA 倍体分析技术原理 70
    4.2.2 图像分割技术 72
    4.2.3 GMM 模型 74
    4.2.4 图像修复方法 75
    4.3 复杂背景下的宫颈细胞核分割方法 76
    4.3.1 基于参数自适应的局部阈值法 76
    4.3.2 分水岭算法的优化 77
    4.3.3 粗分割算法 78
    4.3.4 实验与分析 79
    4.4 基于识别的细胞精细分割方法 84
    4.4.1 分类器训练 85
    4.4.2 精细分割 87
    4.4.3 细胞核分割算法 88
    4.4.4 实验与分析 89
    4.5 重叠细胞分割中异常区域的重构 95
    4.5.1 引言 95
    4.5.2 模型训练 96
    4.5.3 算法实现 98
    4.5.4 实验与分析 101
    4.6 本章小结 105
    参考文献 106
    第5章 细胞图像识别 110
    5.1 引言 110
    5.2 宫颈细胞图像的细胞学基础 112
    5.2.1 获取宫颈细胞 113
    5.2.2 宫颈细胞分类 114
    5.2.3 宫颈细胞图像识别方法框架 115
    5.3 宫颈细胞图像预处理及分割方法 117
    5.3.1 图像增强方法 117
    5.3.2 宫颈细胞图像滤波方法 121
    5.3.3 宫颈细胞图像分割方法 123
    5.3.4 实验与分析 126
    5.4 图像特征提取与选择 129
    5.4.1 宫颈细胞图像特征提取 129
    5.4.2 NF 特征集合 129
    5.4.3 PF 特征集合 132
    5.4.4 ReliefF 算法 133
    5.4.5 实验与分析 135
    5.5 两阶段宫颈细胞图像分类器 137
    5.5.1 两级分类器融合 138
    5.5.2 实验与分析 140
    5.6 基于随机性的成团细胞核图像合成方法 144
    5.6.1 细胞类别划分 144
    5.6.2 合成方案 144
    5.6.3 实验与分析 150
    5.7 本章小结 154
    参考文献 155
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