题目：尿沉渣图像小尺度有形成份识别算法研究

本课题来自于吉林长春迪瑞实业有限公司的尿沉渣图像识别算法开发项目的一个部分，主要研究尿沉渣图像中小尺度有形成份的分割和识别算法，提高算法的查准率和查全率。小尺度有形成份是指尿沉渣图像中的小细胞，其中主要包括红细胞、白细胞和草酸钙结晶。本论文主要包括以下几个方面的内容：根据尿沉渣图像自身的特点，在充分研究、总结经典分割方法的基础上，结合边缘检测、阈值处理、轮廓跟踪以及数学形态学运算提出了一种自动分割小尺度有形成份区域的方法。针对边缘不清晰的小尺度有形成份，提出了一种基于BP网络的尿沉渣图像分割方法。然后需要对分割出的小尺度有形成份的区域进行特征提取，特征提取是本论文中的一个难点，结果的优劣影响最终识别的正确率。本文提取并优选了几个自定义的特征，有效地提高了识别的正确率。最后，采用神经网络方法对特征向量进行分类，最终得到小尺度有形成份的分类结果。本文对600幅尿沉渣图像进行了试验，其中红细胞的识别指标比较理想，基本可以满足临床应用的需求，但白细胞和草酸钙结晶的识别指标还有待提高。