【人类分带染色体的自动识别】吴健.pdf

目录摘要第一章概述 1一2本文工作概述第二章基本知识 2一1染色体概念及核型标准 2一2有关图象处理的基本概念及本文规定第三章图象输入与分割 3—1图象输入 3一2图象分割 3-3边缘平滑 3一4边缘跟踪第四章染色体特征提取.

摘要本文为图象处理在医学上的应用。本文较全面、深入地研究了在微型计算机上实现人类分带染色体的自动识别问题,并取得了较好的效果.为了提高图象输入过程的信噪比,本文提出了按区域平均法输入图象。然后采用灰度门限与差分门限相结合的原则分割图象。经边缘平滑与边缘跟踪:后获取各染色体的位置信息。在提取特征轮廓方面,本文提出沿中线进行提取积分灰度轮廓与宽度轮廓,利用细化后的骨架点为基础进行中线拟合,用正交多项式退近中线,然后沿中线等步长地提取特征轮廓,它避免了图象旋转的运算,提高了速度又减少了灰度的误差积累。具有精度较高的优点。

稳定的形状与结构,也引起了模式识别工作者的兴趣。早在1963 年,就有这方面的报导。分带染色体的自动识别,则几乎与染色体分带技术同时出现。7O年caspers son 就创立了人类Q带染色体的光密度测量技术[2]。稍后,Flei schmann 和 Mgller etal使这些显带的图解计算机化,并创立了自动核型分类方法[3][4],此后,类似的研究报导不断涌现。人们用许多模式识别的方法,对染色体的自动识别进行了探索。如:利用染色体几何参数。即相对长度。