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单细胞三维结构与衍射图像特征的分类方法研究

中文摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 前言第10页
    1.2 传统流式细胞仪第10-11页
    1.3 光的散射第11-12页
    1.4 衍射成像流式细胞仪第12-13页
    1.5 研究目的与意义第13-14页
    1.6 本文主要工作与论文结构第14-16页
第二章 衍射成像流式细胞仪系统的设置及验证第16-32页
    2.1 衍射成像流式细胞仪系统设置第16-17页
    2.2 微球实验第17-18页
    2.3 微球衍射图像分析第18-29页
        2.3.1 分析算法选择第18-21页
        2.3.2 Gabor变换的窗宽选取第21-23页
        2.3.3 条纹图像挑选第23-24页
        2.3.4 微球衍射图像特征值提取第24-27页
        2.3.5 双球衍射图像第27-29页
    2.4 小结第29-32页
第三章 实验细胞衍射图像的预处理第32-49页
    3.1 分类算法第34-35页
        3.1.1 K均值聚类第34-35页
        3.1.2 支持向量机第35页
    3.2 预处理使用的特征值第35-40页
        3.2.1 衍射图像高频分量N_p第35-36页
        3.2.2 光斑周长C_(peri)第36-40页
        3.2.3 连通域数目N_(con)第40页
        3.2.4 光斑平均面积S_(av)第40页
    3.3 图像预处理第40-48页
        3.3.1 条纹图像第41-42页
        3.3.2 曝光过亮或过暗图像第42页
        3.3.3 杂质图像第42-48页
    3.4 小结第48-49页
第四章 基于灰度共生矩阵的实验细胞衍射图像分类第49-68页
    4.1 灰度共生矩阵第49-50页
    4.2 实验细胞图像分类第50-66页
        4.2.1 正常前列腺细胞和前列腺肿瘤细胞分类第50-59页
        4.2.2 Jurkat细胞和Raomos细胞分类第59-64页
        4.2.3 小鼠T细胞和B细胞分类第64-66页
    4.3 小结第66-68页
第五章 基于轮廓波变换的模拟细胞衍射图像的分类第68-100页
    5.1 细胞 3D模型第68-81页
        5.1.1 基于共聚焦图像的细胞 3D结构重建第68-72页
        5.1.2 细胞内折射率的设定第72-73页
        5.1.3 改变细胞核体积第73-76页
        5.1.4 改变细胞核折射率第76页
        5.1.5 细胞摆位第76-81页
        5.1.6 细胞模型第81页
    5.2 散射光模拟第81-83页
        5.2.1 Mueller矩阵第81-83页
        5.2.2 离散偶极子近似第83页
    5.3 轮廓波变换第83-90页
        5.3.1 拉普拉斯金字塔第84-88页
        5.3.2 方向滤波器组第88-89页
        5.3.3 轮廓波变换结果第89页
        5.3.4 轮廓波变换提取的特征值第89-90页
    5.4 模拟细胞衍射图像第90-94页
        5.4.1 模拟系统设置第90-91页
        5.4.2 细胞衍射光模拟第91-93页
        5.4.3 衍射图像投影第93-94页
    5.5 细胞模拟衍射图像分析第94-97页
    5.6 小结第97-100页
第六章 GLCM和CT在细胞衍射图像分析中的比较第100-108页
    6.1 不同线粒体参数细胞模型第100-103页
        6.1.1 改变线粒体体积第100-101页
        6.1.2 改变线粒体折射率第101-102页
        6.1.3 模拟细胞衍射图像第102-103页
    6.2 线粒体变化的GLCM分析结果第103-104页
    6.3 线粒体变化的CT分析结果第104-105页
    6.4 比较GLCM与CT第105-106页
    6.5 小结第106-108页
第七章 总结与展望第108-110页
    7.1 总结第108-109页
    7.2 展望第109-110页
参考文献第110-116页
发表论文和参加科研情况说明第116-118页
致谢第118-119页

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