当前位置： 文档下载 > 所有分类 > 自然科学 > 生物学 > 高光谱显微图像的特征提取与分类方法及其应用研究高光谱显微图像的特征提取与分类方法及其应用研究
【摘要】：高光谱成像技术与生物医学显微镜结合而成的高光谱显微技术是近年来发展起来的一种医学成像技术。它可对生物医学切片进行近距离成像,同时获取观测对象的图像维信息和光谱维信息,比传统的显微成像方式可提供更丰富的化学信息进行病理分析,辅助医学研究人员从一个新的角度对生物组织和细胞切片进行研究。在自行研制的高光谱成像显微系统平台上,本文对视网膜组织和血液涂片进行透射成像,着重进行了高光谱图像的特征提取和血细胞分类方法的研究,取得如下几点研究成果:1.用多目标遗传算法NSGA实现了高光谱医学显微图像的特征提取,并在此基础上提出了一种具有自适应性的多目标算法ANSGA,是本文的一个创新点。以糖网病大鼠视网膜切片和白血病血液样本的高光谱图像为例,在基于图像统计分析的基础上,将多目标遗传算法NSGA用于高光谱的波段选择上,实现了这两种高光谱医学图像的特征优化,以利于后续工作中在图像维上的特征提取和分类研究。这个新的特征提取方法可推广应用于其他组织切片的高光谱医学图像的特征提取中,也可进一步用于其他应用领域的相关研究中。2.对高光谱血细胞图像进行了初步的分类和计数。与传统的基于2D图像的血细胞分析方法不同,对基于高光谱图像的白血病血细胞分类,不但要对特征选择的波段图像进行图像维的特征提取,而且还要充分利用血细胞的光谱特征,信息量很大。本文在神经网络的基础上引入一种具有自适应性的遗传算法,两种算法相互嵌套并取长补短,共同
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