| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-14页 |
| 1.1.1 宫颈癌筛查的发展现状 | 第10-13页 |
| 1.1.2 宫颈癌的主要筛查方法介绍 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 本文的论文结构 | 第15-17页 |
| 2 全自动细胞肿瘤筛查系统介绍 | 第17-26页 |
| 2.1 全自动细胞肿瘤筛查分析系统组成及原理 | 第17-22页 |
| 2.1.1 自动三维显微镜系统 | 第18-19页 |
| 2.1.2 显微镜载玻片自动装载系统 | 第19页 |
| 2.1.3 ICM显微镜图像分析仪软件研制 | 第19-22页 |
| 2.2 全自动细胞肿瘤筛查系统特点 | 第22-24页 |
| 2.3 全自动细胞肿瘤筛查系统发展前景 | 第24-26页 |
| 3 宫颈细胞学涂片图像分割方法的研究 | 第26-35页 |
| 3.1 基于阈值的图像背景分割方法 | 第26-27页 |
| 3.2 数学形态学分割算法 | 第27-28页 |
| 3.3 最大类间方差法 | 第28页 |
| 3.4 基于主动轮廓模型的细胞图像分割算法 | 第28-31页 |
| 3.4.1 传统主动轮廓模型 | 第29页 |
| 3.4.2 GVF (Gradient Vector Flow)模型 | 第29-31页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第31-35页 |
| 4 宫颈细胞自动分类方法的研究 | 第35-50页 |
| 4.1 宫颈细胞自动分类方法的研究 | 第35-36页 |
| 4.2 宫颈细胞图像特征参数的计算与选择 | 第36-41页 |
| 4.2.1 宫颈细胞的形态特征 | 第36-37页 |
| 4.2.2 宫颈细胞的光密度特征 | 第37-38页 |
| 4.2.3 宫颈细胞的色度特征 | 第38-39页 |
| 4.2.4 宫颈细胞的纹理特征 | 第39-41页 |
| 4.3 宫颈细胞图像的分类识别 | 第41-44页 |
| 4.3.1 类别分离判据 | 第42-43页 |
| 4.3.2 遗传算法 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果 | 第44-50页 |
| 5 宫颈细胞的DNA定量分析 | 第50-61页 |
| 5.1 生物学基础 | 第50-52页 |
| 5.1.1 细胞周期 | 第50-51页 |
| 5.1.2 DNA指数 | 第51-52页 |
| 5.2 光学基础 | 第52-53页 |
| 5.3 标本收集与处理 | 第53-54页 |
| 5.3.1 筛选标本 | 第53页 |
| 5.3.2 标本预处理 | 第53页 |
| 5.3.3 标本后处理 | 第53页 |
| 5.3.4 染色 | 第53-54页 |
| 5.4 DNA定量细胞学检测 | 第54页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第54-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-64页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 本文的创新点 | 第62-63页 |
| 6.3 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 硕士期间参与的科研项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |