Введение
1. Обзор задач систем автоматизированной микроскопии и методов их решения 13
1.1 Микроскопия в медицинских исследованиях 14
1.2 Задачи микроскопии, подлежащие автоматизации 18
1.3 Анализ функций систем автоматизированной микроскопии 21
1.4. Методы получения растровых изображений микрообъектов 27
1.4.1 Ввод графического изображения полученного при микроскопическом увеличении в компьютер 27
1.4.2 Управление траекторией сканирования препарата 28
1.5 Алгоритмы повышения качества анализируемых изображений 30
1.5.1 Входные данные рассматриваемых алгоритмов 30
1.5.2 Выравнивание яркости фона 31
1.5.3 Повышение контраста 33
1.5.4 Фильтрация 35
1.5.5 Повышение резкости 37
1.6 Алгоритмы выделения объектов интереса на цифровых изображениях.39
1.6.1 Выделение границ 40
1.6.2 Выделение областей (сегментация) цифровых изображений 46
1.7 Методы классификации объектов интереса 52
1.8 Выводы 55
2. Разработка и модернизация алгоритмов поиска и выделения объектов интереса на растровых изображениях медико-биологических препаратов для решения задач авто матизированного анализа 57
2.1 Этапы преобразования входной информации 58
2.2 Алгоритм редукции исследуемого цифрового изображения 59
2.2.1 Оценка среднеквадратической ошибки дисперсии в пределах скользящего окна исходного и редуцированного изображений 60
2.2.2 Гистограммная оценка 63
2.3 Постановка задачи кластерного анализа для сегментации цветных изображений 66
2.4 Критерии количественной оценки качества сегментации 69
2.5 Выбор пространства признаков 71
2.6 Алгоритм статистического контрастирования 74
2.7 Сегментация в одномерном пространстве признаков 80
2.8 Сегментация в многомерном пространстве признаков 83
2.8.1 Метод однокомпонентного поиска центроидов 83
2.8.2 Метод многокомпонентного поиска центроидов 85
2.9 Устойчивый алгоритм поиска объектов на основе комбинированной сегментации 87
2.10 Выводы 89
3. Автоматизированный анализ морфологических признаков лейкоцитов периферической крови 90
3.1 Формализованное описание модели лейкоцитов 91
3.2 Алгоритмы получения и оценки второстепенных морфологических признаков 92
3.2.1 Определение количества сегментов ядра 92
3.2.2 Оценка перинуклеарной зоны клетки 93
3.2.3 Оценка зернистость гранулоцитов 96
3.2.4 Определение степени сферичности 97
3.3 Алгоритм автоматической классификации 98
3.4 Выводы 101
4. Описание программного комплекса автоматизированного анализа медико-биологических препаратов по их растровому изображению 102
4.1 Автоматизированная система фазового анализа и расчёта объёмной доли, исследуемых объектов на растровых изображениях медико-биологических препаратов 103
4.2 Автоматизированная система поиска и выделения объектов интереса из массива растровых изображений, полученных в результате автоматического сканирования окрашенного мазка 108
4.3 Автоматизированная система классификации выделенных клеток крови по их растровому изображению 112
4.4 Выводы 114
Заключение 115
Библиографический список 117
Список используемых сокращений
