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红血球表面形状特征提取与分类技术研究

作　者: 王瑞胡
导　师: 房斌
学　校: 重庆大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 红血球 Shape from Shading 曲面拟合表面形状特征 PSO-CSVM
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

红血球（Red Blood Cells,RBCs）对维持人体的正常生理功能具有重要作用，它向身体的各个组织输送氧气，同时将细胞代谢产生的二氧化碳运送回肺部。这些功能能否正常运行很大程度上依赖于红血球的柔韧性，而柔韧性又取决于可变形能力。临床诊断中大量实践经验表明很多疾病都与红血球的形变能力有关，红血球的变形能力对血液的过滤性具有决定性的作用。在病理学研究中，如多发性硬化（Multiple Sclerosis,MS）等疾病的直接诱因皆源于红血球形变能力的减弱。因此在医学诊断中，红血球形状的分析将有利于医生准确判断病人病情。分析红血球形变能力的一个主要途径是计算RBC图像中各类细胞的形状分布。由于红血球本身形状的多变性，常用的分类方法并不适用于这类特殊对象。传统的人工分析存在时间长，精度低，很多程度上取决于直观印象判断等不利因素。需要将红血球的形变特征与其形状结合起来综合考虑。本研究旨在通过对由扫描电镜（Scanned Electronic Microscope,SEM）成像得到的红血球数字图像进行处理，利用基于阴影恢复重建（Shape from Shading,SFS）技术进行三维高度场重构，通过基于边界轮廓的区域生长算法提取出单个细胞，进行特征及其统计量的计算，最终实现一个红血球的自动分类识别系统。具体包括如下几点：1.针对由扫描电镜成像得到的红血球数字图像中包含大量相互重叠（Overlapped）的红血球，考虑到图像中红血球的分布统计特征，假设满足一致同等均匀分布，只需提取处于最上层的细胞图像。对由轮廓跟踪算法得到的边界轮廓中心点进行区域生长算法分离出各个细胞的图像。2.提出一种SEM成像条件下的基于线性逼近的用于解决反射映射函数的Shape from Shading红血球表面形状三维重建方法。采用Lambertian反射模型，图像亮度偏微分方程（Image Iradiance Equation，IRE）的求解利用基于Taylor展开的线性逼近差分运算得到。重建的三维高度场形状可视为距离图像（Range Image）作为细胞图像的表面分割输入。3.提出一种针对不规则多形变红血球数字图像的自适应曲面拟合以及曲率计算方法。通过阴影恢复技术重构的细胞表面的三维高度场形状，利用三维数据点根据最小二乘法进行曲面拟合。选定深度均方误差阈值来决定参与拟合的邻域点，计算得到的高斯曲率、平均曲率可用来表征某一点的表面类型，主曲率则用来观察曲面变化较大的区域。通过迭代变阶二元多项式函数分别对不同类型表面进行曲面拟合，提取细胞表面形状特征，并以此作为进一步对细胞进行分类的依据。4.将粒子群优化-级联支持向量机分类器引入到红血球的自动分类识别中，提出一种PSO-CSVMs组合分类器学习模型，通过粒子群优化算法实现非线性核函数的参数优化。将细胞表面类型分布作为特征向量，对分类器进行学习和测试。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-10
1 绪论  10-24
  1.1 红血球机理与形状特征  10-12
  1.2 扫描电子显微镜成像原理  12-14
  1.3 红细胞图像处理研究综述  14-20
  1.4 本文的主要工作  20-21
  1.5 开发平台和工具  21-22
  1.6 主要创新点  22
  1.7 本文组织结构安排  22-23
  1.8 小结  23-24
2 边界轮廓跟踪与细胞图像提取  24-36
  2.1 图像预处理  24-25
  2.2 轮廓跟踪  25-30
  2.3 细胞图像提取  30-34
  2.4 小结  34-36
3 Shape from Shading 细胞表面三维重建  36-46
  3.1 常见的表面形状恢复方法  36-37
  3.2 Shape from Shading  37-41
    3.2.1 光照模型  38-40
    3.2.2 Shape from Shading 与图像亮度方程 IRE  40
    3.2.3 SEM 红血细胞图像  40-41
  3.3 基于线性逼近的 IRE 方程求解  41-45
    3.3.1 泰勒展开  41
    3.3.2 雅可比迭代  41-42
    3.3.3 线性逼近方法求解 IRE 方程  42-43
    3.3.4 SEM 成像条件下的线性逼近  43-45
  3.4 其他  45
  3.5 小结  45-46
4 微分几何与红血球图像曲率计算  46-64
  4.1 最小二乘法  46
  4.2 多项式拟合  46-48
  4.3 高斯消去法  48-49
  4.4 曲面定义与曲率  49-51
    4.4.1 曲面的第一基本形式  49-50
    4.4.2 曲面的第二基本形式  50
    4.4.3 曲面上的曲率  50-51
  4.5 曲面拟合与曲率计算  51-55
  4.6 曲率计算的自适应方法  55-63
    4.6.1 自适应算法求解  55-56
    4.6.2 函数描述  56-58
    4.6.3 算法流程图与伪代码描述  58-59
    4.6.4 结果分析  59-63
  4.7 小结  63-64
5 基于曲面拟合的医学图像表面分割  64-82
  5.1 常用的图像分割算法简介  64-66
    5.1.1 区域分割  65
    5.1.2 边缘检测  65-66
  5.2 曲率计算与初始分割  66-69
    5.2.1 数字曲面的导数计算  66-67
    5.2.2 基于曲率的曲面类型划分  67-69
  5.3 多尺度二元多项式曲面拟合分割  69-79
    5.3.1 自适应多尺度曲面函数的拟合思想  69-72
    5.3.2 算法描述  72-78
    5.3.3 分割结果  78-79
  5.4 小结  79-82
6 PSO-CSVMs 分类器构建  82-96
  6.1 最大间隔法  82-85
    6.1.1 最大间隔法算法  83-85
    6.1.2 近似线性可分问题的线性分划  85
  6.2 实质线性不可分问题  85-86
  6.3 核函数的选取  86
  6.4 级联支持向量机  86-89
    6.4.1 基于 SVM 的级联结构的数学模型  87-89
  6.5 最优化问题  89-90
  6.6 标准粒子群算法  90-91
  6.7 PSO-SVM 分类器构建  91-95
    6.7.1 权重自适应改进的粒子群算法  91-92
    6.7.2 PSO-SVM 训练与分类  92-95
  6.8 小结  95-96
7 总结与展望  96-98
致谢  98-100
参考文献  100-106
附录  106-107
  A. 作者在攻读学位期间发表录用及完成的论文  106-107
  B. 作者在攻读学位期间出版的学术著作  107
  C. 作者在攻读学位期间主持的科研项目  107

红血球表面形状特征提取与分类技术研究

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