| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 前言 | 第11页 |
| 1.2 课题背景及意义 | 第11-15页 |
| 1.2.1 医学临床检验需求 | 第12-14页 |
| 1.2.2 探索细胞图像分类识别 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 论文主要工作及组织结构 | 第17-19页 |
| 2 骨髓细胞图像分类识别研究理论基础 | 第19-30页 |
| 2.1 图像分割基本概念 | 第19-20页 |
| 2.2 常用的细胞分割算法 | 第20-28页 |
| 2.2.1 阈值分割算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 区域分割算法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 边缘分割算法 | 第23-24页 |
| 2.2.4 形态学分割算法 | 第24-26页 |
| 2.2.5 特定理论的分割算法 | 第26-28页 |
| 2.3 骨髓细胞分类识别系统概述 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 骨髓细胞图像分割算法研究 | 第30-39页 |
| 3.1 骨髓细胞图像特征分析 | 第30页 |
| 3.2 骨髓细胞图像分割方案设计 | 第30-36页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 小波变换去噪 | 第32-33页 |
| 3.2.3 小波多分辨分析 | 第33-34页 |
| 3.2.4 基于小波分析的K-means聚类分割算法 | 第34-36页 |
| 3.3 实验分析 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 白细胞核定位分离算法研究 | 第39-46页 |
| 4.1 白细胞图像特征分析 | 第39-40页 |
| 4.2 白细胞核定位分离方案设计 | 第40-43页 |
| 4.2.1 颜色空间模型 | 第40-41页 |
| 4.2.2 多颜色空间混合属性定位白细胞核 | 第41-43页 |
| 4.3 实验分析 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 骨髓细胞优选特征提取 | 第46-58页 |
| 5.1 骨髓细胞的区域特征 | 第46-51页 |
| 5.1.1 形态特征 | 第46-48页 |
| 5.1.2 颜色特征 | 第48-49页 |
| 5.1.3 纹理特征 | 第49-51页 |
| 5.2 骨髓细胞的特征提取 | 第51-53页 |
| 5.3 骨髓细胞的优选特征提取 | 第53-56页 |
| 5.3.1 优选特征选择方法 | 第54-55页 |
| 5.3.2 优选特征选择实验 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 6 骨髓细胞分类器的设计 | 第58-69页 |
| 6.1 BP神经网络基本理论 | 第58-63页 |
| 6.1.1 神经元模型 | 第58-59页 |
| 6.1.2 BP神经网络原理 | 第59-60页 |
| 6.1.3 BP神经网络学习方法 | 第60-62页 |
| 6.1.4 BP网络算法的改进 | 第62-63页 |
| 6.2 基于BP网络的骨髓病变细胞分类器设计 | 第63-66页 |
| 6.3 实验分析 | 第66-68页 |
| 6.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 7 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 总结 | 第69-70页 |
| 7.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第76页 |