Matlab实现的肿瘤细胞自动识别与计数系统

本文主要探讨了基于Matlab的肿瘤细胞识别系统的设计与实现，针对肿瘤细胞捕获后计数过程中存在的效率低、主观性问题，该系统旨在自动化这一过程，提升癌症诊断和治疗的精确性和效率。系统的核心是利用图像处理技术，特别是Matlab平台上的工具，如灰度变换、阈值分割、形态学处理以及分水岭分割，对细胞图像进行预处理，从而准确地识别和区分肿瘤细胞区域。 首先，捕获后的细胞图像经过灰度变换，将彩色图像转换为黑白二值图像，便于后续处理。接着，通过阈值分割技术，将细胞与背景分离，形成初步的细胞轮廓。然后，形态学处理如膨胀和腐蚀操作用于填充细胞边界的小空隙或消除噪声，进一步细化细胞区域。分水岭分割则能更精细地确定细胞边缘，确保识别的准确性。 系统的关键策略是基于圆形度这一特征，因为肿瘤细胞通常具有特定的形状，其圆形度低于正常细胞。通过计算细胞的形状因子，即圆形度，可以筛选出疑似肿瘤细胞。设定一个阈值，例如0.87，当细胞圆形度低于这个值时，系统将其标记为肿瘤细胞，并进行计数。实验结果显示，该系统具有较高的识别精度，自动识别错误率控制在6.3%左右，表明系统设计的有效性。 此外，论文还提到了Matlab GUI（图形用户界面）的应用，使得系统的操作更为直观和用户友好，非专业人员也能方便地使用。整体而言，这个基于Matlab的肿瘤细胞识别系统不仅提高了工作效率，还减少了人为误差，对于癌症研究和临床实践具有显著的实际意义。 该研究工作得到了深圳市基础研究项目的资助（JCYJ20180302173424902）和武汉市应用基础前沿专项的支持（2019010701011386）。作者刘腾飞，硕士研究生，专注于嵌入式图像处理领域，他的研究对于肿瘤细胞检测和分析领域有着积极的贡献。 本文深入探讨了如何利用Matlab的图像处理功能开发出一款实用的肿瘤细胞识别系统，这对于推动癌症早期诊断和个性化治疗的研究具有重要的价值。