基于区域形态学运算的细胞图像检测边界

细胞和组织形态特征的分析一直是研究生物细胞学和病理学的主要手段. 边界提取是细胞图像识别的第一步,也是关键的一步. 针对血液细胞的边界附近的灰度分布梯度较大的特性,对细胞边界的提取可以采用一些比较常用边界检测算子的,如Sobel算子、Laplacian算子等,但都存在一定的缺点. 本文采用区域形态学进行细胞图像的边界提取,实验结果表明该方法在保持边界连续性和消除伪边界方面都优于传统的边界检测算法.     

生物软组织黏弹性参数反演方法研究

针对黏弹性参数反演中的模型选择问题,提出应用黏弹性材料的应力松弛曲线作为待反演的参数,不涉及任何黏弹性本构模型,采用有限元仿真与人工神经网络相结合的方法:通过有限元仿真得到不同应力松弛曲线下的剪切波传播速度,然后将仿真得到的数据作为训练样本输入到人工神经网络中进行训练,建立起生物组织黏弹性参数和剪切波传播速度的神经网络输出模型,有效解决了模型选择问题。最后通过粒子群优化算法反演得到组织的黏弹性参数。