医学辅助诊断新方法：粪便显微图像细胞自动识别技术

本文标题《论文研究-细胞图像自动识别技术研究》探讨了在医疗领域日益增长的计算机图像处理技术背景下，如何运用模式识别和图像处理方法实现细胞数量与种类的自动识别，以辅助医学诊断。研究者张桂贤和刘建国，前者专注于图像处理和细胞识别，后者则是视觉导航快速计算的专家，他们的合作聚焦于粪便显微图像的处理。 研究的核心内容是基于粪便显微图像的特点，采用边缘检测算法来识别图像中的边界，这是区分细胞和其他图像元素的关键步骤。通过阈值分割技术，将图像划分为前景和背景，以便更准确地定位细胞区域。然后，通过对细胞区域的形状特征如面积和圆形度的分析，进行细胞识别和分类。这种方法旨在提高识别精度，减少人为错误，从而提升医学诊断的效率和准确性。 实验结果显示，该方法在粪便显微图像的识别任务中表现出良好的性能，不仅能够有效区分不同类型的细胞，还展示了潜在的研究价值和实际应用价值。这表明，利用先进的图像处理技术，可以实现对生物样本微观世界的智能化分析，有助于推动医学图像分析领域的进步。 关键词“图像处理”、“模式识别”、“边缘检测”和“阈值分割”都是论文的核心技术关键词，突出了文章的技术路径和研究重点。论文的中图分类号TP391则指向了计算机科学技术，特别是图像处理部分的分类。 这篇论文深入研究了细胞图像自动识别技术在医学诊断中的实际应用，为未来的医学图像分析提供了新的视角和实践案例，具有很高的学术价值和实际应用前景。