粪便镜检图像分析：细胞识别关键技术与应用

本篇论文深入探讨了"人体粪便镜检图像分析"这一关键技术领域，由马显芳和刘建国两位作者合作完成。马显芳专注于硕士研究，而刘建国作为资深的教授，其研究方向聚焦于生物医学图像处理，其电子邮件地址为liujg11@126.com。论文着重于医学图像处理中的一个重要课题——粪便镜检图像中的细胞成分分析，这对于消化系统疾病的早期诊断具有重要意义。 当前，由于自动识别粪便中细胞数量的技术发展相对滞后，本文提出了一种创新的方法，利用chan-vese模型来解决这一问题。chan-vese模型是一种经典的图像分割算法，它在医学图像处理中尤其适用于区分细胞和背景，通过有效的分割，可以提高细胞特征的提取精度。图像分割是关键步骤，它将复杂的粪便图像分解成各个细胞区域，以便后续进行更精确的分析。 特征提取是另一个核心环节，通过对分割后的细胞图像提取出诸如形状、纹理、颜色等特征，这些特征有助于模式识别系统的建立。模式识别技术在此处的应用旨在训练模型，使其能够识别并计数红细胞、白细胞、霉菌和寄生虫等不同类型的细胞，从而判断是否存在肠道疾病。 论文指出，通过将图像处理和模式识别技术相结合，可以实现粪便中细胞的自动化识别，这无疑将极大地提高医生的工作效率，减少人为误差，并且有望为临床实践带来更准确的诊断手段。中图分类号TP391表示该研究属于计算机科学与信息技术的医学图像处理部分。 这篇论文为医学领域提供了一种新的方法论，不仅提升了粪便细胞分析的自动化水平，而且展示了在生物医学图像处理技术上的突破，对于促进消化系统疾病诊断的进步具有重要的理论价值和实践意义。