题目：显微图像结核杆菌提取技术研究

结核病是严重危害人类健康的慢性传染病，我国是世界上结核病高负担国家之一。早期诊断、早期治疗是提高结核患者生存率、降低死亡率的关键。诊断肺结核，痰直接涂片法查找抗酸杆菌是肺结核的传统实验室诊断方法，由于其操作方便、无任何不适反应、便于推广普及，一直是肺结核临床诊断及流行病学调查的主要手段之一。然而人工检测方法存在着工作繁重、主观性强、速度慢等问题，因此，借助计算机完成对结核杆菌的自动提取具有很强的应用价值。本文针对结核杆菌痰涂片显微图像展开研究工作，旨在实现结核杆菌的有效提取，为计算机辅助诊断提供可靠的技术支持。论文首先分析了痰涂片显微图像的特点，采用Top-hat变换对图像进行增强，在此基础上选取阈值对图像进行分割。由于痰涂片染色不均匀、杂质以及光照的变化等，造成结核杆菌目标与背景噪声混杂在一起，使得图像难于分割。形态学Top-hat变换是常用的一种形态学滤波器，能检测出图像中的峰结构，考虑到图像反向后结核杆菌目标呈现波峰的特性，论文采用Top-hat变换对图像进行增强。增强后的结核杆菌变成图像中的高亮区，增大了目标与背景的对比度。在此基础上论文采用阈值方法对图像进行分割，将目标从背景中成功分离出来。分割后的图像，结核杆菌目标与部分噪声混杂在一起，需要将其滤除。论文对结核杆菌目标的边界特征进行分析，利用形态学开运算对二值图像边界的影响，定义了边界不规则性特征。同时论文分析了结核杆菌目标的颜色特征，从结核杆菌目标区域与其周围背景颜色的对比入手，定义了颜色距离、颜色离散度、颜色分量对比等特征。人工神经网络具有模拟生物神经网络的特点，适合于解决分类问题。论文采用BP神经网络设计分类器，将结核杆菌的颜色和形状特征作为输入，实现了结核杆菌目标的识别，从而完成对虚假目标的滤除，实现结核杆菌的有效提取，提取准确率达到91.4%。实验结果表明论文的研究能够有效检测并识别结核杆菌，为结核杆菌显微图像的自动分析诊断系统的研究奠定了基础。