【摘 要】
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本论文主要在研究已有的医学图像处理平台的基础上,以FISH探针标记的胃癌肿瘤细胞的荧光图像为研究对象,用该FISH图像分析系统对荧光标记的细胞图像进行图像的预处理与荧光区
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本论文主要在研究已有的医学图像处理平台的基础上,以FISH探针标记的胃癌肿瘤细胞的荧光图像为研究对象,用该FISH图像分析系统对荧光标记的细胞图像进行图像的预处理与荧光区域的分割,然后进行了细胞特征匹配,提取了细胞内的原癌基因人类表皮生长因子受体-2(Human Epidermal Growth factor Receptor-2,HER2)DNA特异性探针信号,并且把17号染色体着丝粒信号作为HER-2DNA的内对照,对这两种信号进行定量计算得出分析结果,从而达到指导临床预后的目的。由于荧光图像在摄取的过程中不可避免地会受到设备、周边环境和一些自发荧光的影响,使得摄取到的图像中含有许多噪声,因此提取荧光区域的首要任务是减少图像中的噪声。本文首先介绍了FISH图像的特点,对二值形态学和灰度数学形态学的基本运算进行了综述性分析,提出了一种新的基于HSL颜色空间的彩色数学形态学算法,该方法利用图像高帽变换与低帽变换结合增强对比度的思想改善了图像的视觉效果。要对图像中的荧光区域进行分析处理,就必须把它从图像中分割出来,本文分析了现有的几种典型的图像分割算法的原理和特点,再结合荧光图像的特异性提出了一种新的基于阈值法分割的FISH荧光图像的自适应优化分割算法,该方法能够很清新地把目标区域分割出来。由于荧光区域并不是和细胞一一对应,信号的定量计算又是基于细胞的,所以又采用了基于细胞形态的椭圆匹配法完成细胞的提取。继而进行细胞内红绿信号比率的计算,得出分析结果,从而实现了对胃癌细胞是否存在HER-2基因扩增的准确判断。这无论是对于今后的科研与教学活动,还是肿瘤临床诊断来讲都有着非常重要的现实意义。图32表2参54
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