免疫组化细胞显微图像分割算法研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·细胞显微图像处理的研究现状 | 第11-17页 |
| ·图像分割技术的研究现状 | 第12-14页 |
| ·免疫组化细胞显微图像分割 | 第14-16页 |
| ·病理图像处理系统的应用 | 第16-17页 |
| ·细胞显微图像分割研究方向 | 第17页 |
| ·本课题的目的和意义 | 第17-18页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 乳腺癌形成与免疫组化图像采集 | 第19-24页 |
| ·乳腺癌形成和癌细胞显微特征 | 第19-20页 |
| ·乳腺癌形成 | 第19页 |
| ·癌细胞的显微特征 | 第19-20页 |
| ·免疫组化技术 | 第20-22页 |
| ·免疫组织化学技术概述 | 第20-21页 |
| ·免疫组化处理后图像特征 | 第21-22页 |
| ·乳腺癌图像的获取 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 乳腺癌细胞显微图像的分割 | 第24-38页 |
| ·细胞图像分割与常用分割 | 第24-26页 |
| ·细胞图像分割目的 | 第24-25页 |
| ·细胞图像分割特点 | 第25-26页 |
| ·图像分割算法 | 第26-36页 |
| ·常用图像分割算法及对比 | 第26-33页 |
| ·特定理论的新分割算法 | 第33-36页 |
| ·粘连细胞分割算法综述 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 细胞分割与粘连细胞识别计数的算法实现 | 第38-57页 |
| ·本文使用方法概述 | 第38-39页 |
| ·基于测地主动轮廓模型的细胞分割 | 第39-42页 |
| ·粘连细胞识别 | 第42-45页 |
| ·粘连细胞分割 | 第45-50页 |
| ·基于形态学分水岭算法的分割 | 第45-47页 |
| ·重建凹顶点图和最短路径选择 | 第47-50页 |
| ·细胞自动计数与统计分析 | 第50-53页 |
| ·试验结果对比分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 免疫组化显微图像分析与系统实现 | 第57-68页 |
| ·免疫组化分析技术 | 第57-58页 |
| ·免疫组化图像分析 | 第58-62页 |
| ·常用分析方法的基本原理 | 第58-59页 |
| ·基于组合参数的阳性细胞染色程度衡量 | 第59-61页 |
| ·试验结果与结论 | 第61-62页 |
| ·系统设计原则和框架 | 第62-64页 |
| ·免疫组化图像分析运行示例 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本文工作总结 | 第68-69页 |
| ·后续工作展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
