白带显微图像中白细胞识别算法研究-论文-万方医学网

白带显微图像中白细胞识别算法研究

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摘要白带中白细胞的数量与状态是判断女性生殖道健康状况的重要标志与依据，对白带显微图像中白细胞进行识别与统计是白带常规检查中的重要内容，也是妇科临床诊断的一种有效手段。为解决传统人工镜检方式操作复杂，费时费力，检测效率低的问题，结合白带显微图像的特点，本文使用数字图像处理方法完成了对白细胞的分割与识别。<br>　　在白细胞分割环节，本文提出了一种基于遗传算法的Canny边缘检测算法。在其阈值选择环节利用最大熵原则来决定阈值；使用遗传算法来选择最优的双阈值。先利用基于遗传算法的Canny边缘检测算法提取白带显微图像中的前景目标；最后根据提取到的前景目标的连通区域、外接矩形参数筛选出白细胞。对比其他分割算法，本文提出的分割算法敏感度更高，分割效果更好。<br>　　在白细胞识别环节，本文提出了一种基于融合通道注意力机制的改进Res2Net网络的识别算法。改进的SE-Res2Net网络融合了通道注意力机制与多尺度特征提取。经实验证明，对比基于ResNet、DenseNet、ResNeXt以及Res2Net的白细胞识别算法，融合通道注意力机制的SE-Res2Net训练速度更快，识别准确率更高，识别准确率达到96.4%。