皮肤增生性疤痕组织的双光子显微图像纹理分析

依据皮肤增生性疤痕组织的病理特点,对其细胞外间质成分——胶原纤维和弹力纤维的双光子显微图像进行边缘方向、胶原纤维密度分布、弹力纤维几何形态等三方面的特征提取,并采用mean-shift等算法对这些特征进行了分析,最后将它们综合起来提出了一个评判公式。利用该式对118幅皮肤增生性疤痕组织的双光子显微图像进行统计分析,判断错误率为5.1%。分析结果表明,提出的纹理特征与分析方法能有效地判断皮肤是否疤痕化,为临床外科整形手术治疗皮肤疤痕中的精确定位皮肤疤痕的边界提供依据。

鼻咽胶原双光子显微图像的纹理研究

研究鼻咽胶原双光子显微图像纹理特征以区分正常胶原与病变胶原.首先采用纹理的边缘和求熵算法来描述它的分布规则性;然后根据三阶矩对纹理亮度直方图进行分析,并采用密度分布和绿色素的占有率来反映纹理的内部结构,且采用梯度向量值提取特征;最后提出4个因素构成的判定公式.通过实验证明该方法效果显著,可应用于医院临床辅助诊断.

鼻咽癌细胞双光子显微图像处理

鼻咽细胞的双光子显微图像中含有着丰富信息,借助计算机和图像处理算法可进行分析处理。图象分割是双光子显微图象处理中的一项重要技术,至今为止尚未形成一个最佳通用方法,也没有定义出双光子显微图象分割的统一标准。本文首先采用噪声干扰法进行去噪,采用低帽的变换等的数学形态学来增强鼻咽癌细胞图像,使细胞更加容易分辨,接着对几种经典边缘检测算法进行讨论比较,紧接着根据鼻咽双光子显微图像的实际特征,采取腐蚀算法求出鼻咽癌细胞边缘。然后进行区域生长定位细胞,并采用一些改进的判别分析算法和区域面积算法对鼻咽癌细胞进行阈值分割,获得较好结果。

标注法在鼻咽双光子显微图像分割中的应用

鼻咽细胞的双光子显微图像中含有丰富信息,借助计算机和图像处理算法进行分析处理,从而获取细胞的信息。首先以数学形态学方法对图像进行预处理,通过改进的函数在局部的每个对象形成单位极小值标记;接着在全局性的检测分割方法中,对单位极小值标记进行定位;最后对定位点的细胞过滤或填充还原其特性,这种算法能更快捷更准确地捕捉到图像中细胞的位置、个数等信息,获得较好结果。