染色体显微图像中染色体自动分割与提取方法研究

声明

1 绪论

1.1 课题研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 染色体显微图像的研究现状

1.2.2 图像背景分割方法的研究现状

1.2.3 重叠和粘连染色体分割的研究现状

1.3 本文的主要研究内容

1.4 本文的结构安排

2 染色体图像分割和提取的预备知识

2.1 灰度图像的二值化

2.1.1 直方图双峰法

2.1.2 迭代法

2.1.3 大津法

2.2 二值图像的连通域及标记方法

2.2.1 二值图像的连通域

2.2.2 二值图像中连通域的标记方法

2.3 二值图像中目标区域轮廓的提取

2.4 凸包的确定

2.5 形态学操作

2.6 本章小结

3 显微图像中染色体区域的自动提取方法研究

3.1 染色体显微图像的背景分割

3.1.1 背景分割方法的确定

3.1.2 Otsu 的阈值偏向性分析

3.1.3 Otsu 的改进

3.1.4 退火遗传算法优化Otsu

3.1.5 背景分割实验及结果分析

3.2 染色体区域的提取

3.3 本章小结

4 基于改进U-Net的染色体重叠区域分割方法研究

4.1 神经网络的介绍

4.1.1 CNN 的介绍

4.1.2 FCN 的介绍

4.2 U-Net的网络结构及改进

4.2.1 U-Net 网络结构

4.2.2 U-Net的改进

4.3 基于改进U-Net的染色体重叠区域分割实验

4.3.1 实验环境及配置

4.3.2 实验数据的获取

4.3.3 网络模型的训练

4.3.4 实验结果及分析

4.4 本章小结

5 重叠和粘连染色体的自动分割方法研究

5.1 重叠染色体图像的自动分割

5.1.1 重叠区域和非重叠区域的分离

5.1.2 各区域的自动组合和拼接

5.1.3 弥补开运算的损失

5.1.4 多条染色体重叠图像的自动分割

5.2 非重叠染色体图像的自动处理

5.2.1 粘连染色体的判断

5.2.2 粘连染色体的自动分割

5.2.3 多条染色体粘连图像的自动分割

5.3 重叠和粘连共存的染色体图像的自动分割

5.4 实验及结果分析

5.5 本章小结

6 总结和展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果