(完整版)關(guān)于癌細胞識別系統(tǒng)設計的開題報告

1、襄樊學院畢業(yè)論文（設計）任務書畢業(yè)論文（設計）題癌細胞識別系統(tǒng)的設計學生姓名吳倩專業(yè)電子信息科學與技術(shù)班級0711指導教師閔晶妍一、畢業(yè)論文（設計）的主要內(nèi)容及要求：內(nèi)容：1、系統(tǒng)識別概念的定義及意義。2、癌細胞識別系統(tǒng)中系統(tǒng)設計方法的實現(xiàn)。3、用Matlab對各種算法進行仿真實驗。4、對各種設計方法的實驗結(jié)果進行比較分析。要求：1、掌握系統(tǒng)識別的定義及意義;2、掌握癌細胞識別系統(tǒng)中識別方法的設計與實現(xiàn);3、對各種方法進行Matlab仿真比較;4、棄成癌細胞識別系統(tǒng)的算法;5、完成相應畢業(yè)論文;二、畢業(yè)論文（設計）應收集的資料及主要參考文獻：1、圖像處理和分析清華大學出版社2、數(shù)字圖像處理學電

2、子工業(yè)出版社3、visualC+數(shù)字圖像實用工程案例精詵人民郵電出版社4、visualC+小波變換技術(shù)與工程實踐人民由S申I出版社5、visualC+數(shù)字圖像模式識別技術(shù)及工程實踐人民郵電出版社6、用Internet搜集期刊網(wǎng)的期刊和論文7、visualc+/matlab圖像處理與識別實用案例精詵人民郵電出版襄樊學院物理與電子工程學院2011屆本科畢業(yè)論文開題報告論文題目班級0711申.科姓名學號07111005指導教師（職稱）閔晶妍填表日期2011年2月18日一、論文的開題報告是保證畢業(yè)論文質(zhì)量的一個重要環(huán)節(jié)，為規(guī)范我院本科畢業(yè)論文的開題報告，特印制此表。二、學生應閱讀的主要文獻、資料15種

3、以上，通過調(diào)研和資料搜集，主動與指導教師討論，在指導教師的指導下，完成開題報告，開題報告字數(shù)應在2500字以上。三、開題報告須經(jīng)院畢業(yè)論文指導教師審查，同意后方可進行論文寫作，并將開題報告交指導教師。不合格者，必須重寫。一、選題的意義和研究現(xiàn)狀1. 選題的理論意義、學術(shù)價值或?qū)嵺`價值癌癥是當今世界最常見的致命疾病之一，全球每年死丁癌癥者非常多，且發(fā)病率仍在逐年上升。癌癥的治療取決丁對它的早期診斷，因為癌癥病例一旦確診，大多數(shù)已經(jīng)屆丁晚期，失去了治愈的最佳時機。因此，進行準確的早期診斷和治療已成為迫切需要解決的問題。由丁癌細胞和非癌細胞對丁病理專家在傳統(tǒng)的顯微鏡下觀察切片或涂片的方法下很難進行判

4、斷，借助現(xiàn)代計算機技術(shù)結(jié)合病理專家實踐經(jīng)驗，采用圖像處理技術(shù)對醫(yī)學圖像進行處理，可以提高判斷的有效性和圖像信息的使用效率，從而對癌細胞進行識別。這對丁醫(yī)學科研與教學，以及臨床診斷方面有著現(xiàn)實的意義和廣闊的前景。例如，胃腸道腺癌細胞識別和圖像處理系統(tǒng)的研究，是胃腸道腺癌早期篩選、診斷的有效方法。數(shù)字圖像處理技術(shù)已被廣泛應用與生物醫(yī)學領域，運用計算機對圖像進行處理和分析，并進一步完成癌細胞的檢測識別，能有效協(xié)助醫(yī)生對腫瘤病癥做出診斷。在識別癌細胞時，需要做出定量的結(jié)果，人眼難以勝任這類工作，而利用計算機圖像處理和模式識別技術(shù)完成顯微圖像的分析和識別已取得了一些進展。近年來國內(nèi)外醫(yī)學圖像研究者對癌細

5、胞的識別提出了很多理論和方法，從而對癌細胞的診斷具有十分重要的意義和實踐價值。2. 與選題相關(guān)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，對顯微鏡下細胞形態(tài)的自動圖像識別、細胞形態(tài)的檢測是醫(yī)學檢測中的一個重要部分，很多疾病的診治主要依靠醫(yī)學專家觀察標本中細胞在顯微鏡下的形態(tài)，對細胞進行識別和分類。目前最普遍和主要的方法是使用光學顯微鏡，觀察經(jīng)過染色的標本，根據(jù)每種細胞形態(tài)的不同進行分類和計數(shù)。這種傳統(tǒng)的人工分類的工作重復而單調(diào)、效率低下。隨著計算機模式識別技術(shù)和人工智能研究的不斷發(fā)展，人們把目光投向了對細胞圖像的自動識別上，這樣大大的提高了檢查效率，減少認為誤差。國內(nèi)外都有一些癌細胞如腫瘤細

6、胞、乳腺癌細胞等自動識別的研究，在腫瘤細胞自動識別方面最為成功的是AutoPap和PapNet,AutoPap和PapNet技術(shù)應用丁宮頸癌的初步篩查中可有效降低假陰性，但這種技術(shù)目前只能局限與宮頸、陰道涂片。此外，ThiranJP等介紹了一種從顯微圖像中自動識別癌組織的方法，該方法利用數(shù)學形態(tài)學和測地學理論，基丁細胞的形狀和大小，提取了惡性腫瘤四個診斷標準的客觀數(shù)值。對丁其它一些可制作病理涂片的腫瘤，國內(nèi)外都有一些腫瘤細胞自動發(fā)現(xiàn)與分析進行了研究。例如，KraefSK對血液和骨髓腫瘤病理圖像中癌細胞的自動發(fā)現(xiàn)和分析進行了研究。WeynB采用小波變換描述細胞核結(jié)構(gòu)，對乳腺癌細胞的自動診斷與分級

7、進行了研究。長期以來，圖像處理技術(shù)已經(jīng)被廣泛應用與各種醫(yī)學應用領域中，其中許多是應用在微觀醫(yī)學與生物學中。醫(yī)學涂片自動判讀系統(tǒng)的研究，是國際上的難題和前沿課題。例如，國際上為了研究宮頸癌涂片自動判讀系統(tǒng)，從20世紀50年代起，至少已投入了4000個人/年。其完成的效果為：可以去除樣本中50%勺涂片、剩余50定需人工判讀。因此研究這樣的系統(tǒng)目前的圖像診斷系統(tǒng)有著重要的理論和實用價值。目前的圖像診斷系統(tǒng)，大多數(shù)已使用了形態(tài)學、灰度特征和色度學，并結(jié)合專家系統(tǒng)，對癌細胞進行分析和診斷。近年來，我國實現(xiàn)了一套肺癌早期識別和分類系統(tǒng)。該系統(tǒng)將人工作智能技術(shù)、圖像處理技術(shù)、形態(tài)學和色度學技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡以及

8、軟件技術(shù)等高新技術(shù)綜合應用與肺癌早期細胞病理診斷，解決了肺癌早期細胞病理診斷中的智能化和自動化的若干關(guān)鍵問題，并且進行了創(chuàng)新研究。對丁胃腸道腫瘤組織細胞的自動識別也有相關(guān)報道。目前，肺癌診斷的手段主要有：X光片、CTMRT同位素、纖維支氣管鏡（B0、經(jīng)皮穿刺活檢等，臨床最可靠的還是病理性診斷，但病理性診斷的先進手段還相當匱乏。由丁普查的工作最大，而傳統(tǒng)的肺癌診斷手段主要是依靠人工，受到多種因素的制約，影響診斷的準確性與效率。因此，利用計算機圖像處理技術(shù)，減輕人的工作負擔，提高診斷的準確性和效率，研制目標是在癌細胞識別率最高的前提下，假陽性率最小。由丁所使用的涂片樣本來自被檢查者的痰液，然后加以

9、染色，和人體活檢涂片相比，痰液中有較多的雜質(zhì)和菌團，并且肺癌細胞種類不單一。主要有以下三種：磷癌細胞、腺癌細胞和小細胞癌細胞，因而，所處理的問題更加復雜，難度更大。針對這些情況，設計了一套切實可行的算法，在該系統(tǒng)中，通過把細胞核的形態(tài)學特征，以及色度特征、同時用丁肺癌細胞的識別，提高了系統(tǒng)的準確性，較好的完成了任務，性能指標優(yōu)越。以上研究為腫瘤的自動化診斷提供了一定的研究基礎，但胃腸道腺癌細胞自動分析和處理體系尚不完善，未能綜合考慮判別癌細胞的多種指標。對丁癌細胞自動識別和處理系統(tǒng)仍待進一步研究和發(fā)展。3. 主要參考文獻【1】李敏，細胞切片圖像的預處理和分割算法研究D.2003,解放軍信息工程

10、大學【2】.RafacaelCGonzalez,RichardandEWood.DigitalimageprocessingM.Beijing:PublishingHouseofElectronicIndustry,2002.【3】ThiranJP,M.B,Morphologicalfeatureextractionfortheclassificationofdigitalimagesofcanceroustissues.IEEETrans,1996.43(10);1011.【4】KracftSK,k.j.e,et.al,HSP70stimulatescytokineproductionthr

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12、【8】趙榮椿，退耀斌，朱重光，圖像分割技術(shù)進展J,中國體視學與圖像分析，1998.3(2);121【9】洪文松，陳武凡，實現(xiàn)圖像邊緣檢測的改進廣義模糊算子法J.中國圖像圖形學報；1998.4(2);143【10】羅渝蘭，王景熙，鄭昌瓊，圖像分割在生物醫(yī)學工程中的應用J.計算機應用，2002.8(2);20-22.【11】戴青云，余英林，一種基于小波與形態(tài)學的車牌圖像的分割方法J.中國圖象圖形學報，2000.5(8);411【12】田捷，包尚聯(lián)，周明全，醫(yī)學影像處理與分析M.2003，北京；電子工業(yè)出版社.328-335.【13】JJ,G,SegmentationofNoisyImagesD.D

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14、.北京人民郵電出版社.2003.347-362.【20】陳煒，毛士藝，一種基于邊緣的圖像配準方法J.電子與信息學報，2004,26(5);679-684.【21】楊麗君，王保保，一種基于小波和分水嶺變換的圖像分割方法J.計算機應用，2005.25(5);253-254.【22】周光泉，姜璐，羅立民，鮑旭東，基于內(nèi)容色彩細胞圖像檢索J.東南大學學報(自然科學版)，2004.34(5);669-673.二、研究方案1. 研究的思路與方法1. 查閱了相關(guān)資料并了解了癌細胞識別概念的定義及其癌細胞識別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。2. 了解并掌握了幾種關(guān)丁癌細胞識別的方法及它們之間的相關(guān)性。3. 做出了基丁圖像分割

15、法的癌細胞識別方法實現(xiàn)的算法。4. 對各種方法進行分析、綜述。5. 針對幾種方法進行相關(guān)的實驗和分析并且進行了比較。6. 對完成的論文進行相關(guān)的總結(jié)以及做出在癌細胞識別前景上的發(fā)展趨勢。2. 研究的基本內(nèi)容（大綱）1. 圖像分割，癌細胞識別概念的定義，并敘述課題研究的價值和現(xiàn)實意義。2. 基丁圖像分割的癌細胞識別方法的設計與實現(xiàn)。（1）癌細胞圖像預處理及其細胞的邊緣檢測（基丁細胞邊緣檢測并得到相關(guān)的圖像分析）（2）癌細胞圖像細胞核的閾值分割以及采用膨脹與腐蝕來來避免影響二值圖像形態(tài)特征的提取。（癌細胞識別的前提）（3）鑒別方法：采用形態(tài)學分析和色度識別來更精確的判定癌細胞（通過形態(tài)學分析和色度識別來識別癌細胞）3. 對各種設計方法的實驗結(jié)果進行