54210字硕士毕业论文医学图像中多目标检测与跟踪技术分析

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：54210字

论点：目标,精子,跟踪

论文概述：

本文就医学图像中的多目标检测与跟踪技术展开了研究和讨论，首先介绍了算法所依托系统的系统结构和算法流程，接着概要地介绍了当前流行的目标跟踪算法，然后叙述了在单帧医学图像中多

论文正文：

第一章。介绍

1.1 .主题背景

随着计算机技术的飞速发展，人类的生活越来越离不开计算机。计算机技术给人们带来了极大的便利。计算机技术也帮助人们解决无法手工完成的难题。例如，在医学领域，计算机的应用非常普遍，尤其是图像和图形技术。图像和图形技术可以帮助医生进行外科手术，也可以帮助医生对病人进行身体检查。简而言之，计算机技术的发展不断推动着医学技术的发展，而医学技术的发展又反过来刺激着计算机技术的不断进步。精子生育力是衡量男性生育力的最重要指标。常规精液分析包括精子形态、精子活力、精子存活率、精子数量、精液粘度、精液ph值、精液液化时间、精液总量等。在计算机辅助精子分析系统出现之前，精子活力分析主要是由经验丰富、训练有素的医生通过在生物显微镜下观察精子样本，用肉眼粗略统计一定视野范围内的精子数量，计算精子在该视野内一定时间内的运动距离，然后计数计算精子活力。这种人工计数方法主观性强、重复性差、准确度低，进行人工观察和分析的医生仍然需要专业培训和长期实践。即使经过长期的专业训练和实践，不同医生对同一标本的分析结果可能仍然完全不同。在参考文献中，杰基尔(Jequier)和乌库姆贝(Ukombe)的一项研究显示，26名观察者观察并分析了同一个精液样本，然后分别给出了分析结果。然而，结果令人震惊。26名观察者对精子运动率的估计结果最低达到30%，最高达到80%。更令人惊讶的是向前运动中精子运动率的估计结果，其分布在5%和85%之间。可以看出，传统的人工精液分析方法受到太多的主观影响，并且由于精子密度高、运动速度快，观察者很难在显微镜下进行准确的分析。

1.2 .多目标检测与跟踪技术综述

1.2.1。目标检测算法

在跟踪运动目标之前，首先检测并提取目标，即从图像中找出感兴趣的目标区域，然后估计目标的运动状态，实现对运动目标的跟踪。可以从图像中提取目标区域的原因是因为目标区域(称为前景)具有不同于背景的特征，或者因为它正在移动，或者因为它的其他特征。目前流行的目标检测算法主要包括帧差法、背景减法和光流法。帧差法利用两个相邻图像帧对应像素的时间差获得运动目标区域。背景减除法首先对背景进行建模，然后计算当前图像和背景之间的差异以获得目标区域。光流定律通过计算像素移动的速度和方法来区分目标区域和背景区域。这三种方法各有优缺点。计算差值时，帧差法容易产生空孔。背景减法难以建立适应性好的背景模型，而光流法更复杂，抗噪声效果差。

第二章。系统结构和算法流程

本章主要介绍计算机辅助精子分析系统。首先，简要介绍了CASA系统的主要研究问题和意义，给出了系统主要参数的定义和计算方法。然后，给出了CASA系统的体系结构及其应用前景。最后介绍了系统中医学序列图像的处理。

2.1 .计算机辅助精子分析系统简介

CASA系统首先连接安装在生物显微镜上方的摄像头，控制摄像头拍摄一段时间内精子运动的视频，然后提取视频中的图像序列。此时，准备工作已经完成。接下来，对图像序列中的每个图像进行预处理和二值化，以分割精子区域。然后，使用跟踪算法分析图像序列中每个精子的轨迹，并计算国际卫生组织(世卫组织)给出的评估男性精子活动的参数。最后，系统输出精子分析报告。

2.2 .系统结构

医学影像专业分析跟踪和报告输出功能多功能软件。如图2-5所示，计算机辅助精子分析系统由光学显微镜、CCD摄像机、图像采集卡和PC机组成。计算机辅助精子分析软件通过图像采集卡连接到安装在光学显微镜上方的电荷耦合器件摄像头，控制摄像头在光学显微镜下拍摄精液样本的视频，并对采集的视频进行一系列分析处理和计算，以显示结果

第一章。介绍..............................1

1.1 .主题背景……1

1.2 .多目标检测与跟踪技术综述........2

1.3 .本课题的研究任务和创新点...................5

1.4 .论文的组织结构.........6

第二章。系统结构和算法流程……8

2.1 .计算机辅助精子分析系统简介……8

2.2 .系统结构……11

2.3 .分析过程概述……12

2.4 .本章总结……13

摘要

本文对医学图像中的多目标检测与跟踪技术进行了研究和探讨。首先，介绍了算法所基于的系统结构和算法流程。其次，简要介绍了当前流行的目标跟踪算法。第三，描述了单个医学图像中多目标检测的实现过程。最后，讨论和分析了序列医学图像中多目标跟踪的实现流程。本文所做的工作可以总结如下:(1)从单个医学图像中提取目标区域。经过清晰度判断、灰度化、去噪和阈值分割等一系列图像操作后，利用目标的形态特征对候选目标区域进行滤波，提取目标区域。(2)提出了一种新的多目标跟踪算法中的运动状态估计方法。摘要:介绍了几种流行的滤波估计方法，分析和讨论了现有状态估计方法在医学图像特殊应用中的不足，在原有方法的基础上，提出了一种基于自适应运动模型的目标状态估计新方法。此外，针对目标状态估计方法失效时目标跟踪门的确定，提出了一种状态估计方法的补偿算法。(3)改进了现有多目标跟踪算法中的数据关联方法。第三章简要介绍了几种流行的数据关联算法，最后一章实现了最近邻数据关联方法。实验表明，采用最近邻法进行多目标数据关联时，会发生关联冲突，导致跟踪失败或跟踪错误。为此，作者改进了最近邻法，利用加权距离来度量回波和目标运动轨迹之间的相似性，最后给出了一种数据关联方案来解决关联冲突。

参考

[1]。黄玉峰、徐瑞吉。男性诊断学[硕士]。上海:第二军医大学出版社，1999: 75-130。

周五祖弘忍大满禅师。当前机动目标统计模型和自适应跟踪算法[。航空杂志空，1983年。

[3]。周五祖弘忍大满禅师、景忠良、王培德。机动目标跟踪[。北京:国防工业出版社。

[4]。卢·肖鹏。视频序列中目标跟踪技术的研究。北京:中国科学院研究生院(电子研究所)，2007

[5]。岳焕勋。计算机辅助精子活力分析[。生殖医学杂志，1995，4(3): 183-186

[6]。胡志明市。视频图像中运动目标跟踪技术的研究。重庆:重庆大学，2011

刘学。基于图像序列[的运动目标检测与跟踪算法研究。山东:山东大学，2007

周绍光，熊仁生，吴胜雄，等。多目标跟踪[。《光子学报》，1997，26(2): 149-154

[9]。冯阳。多目标跟踪[数据关联算法研究。Xi安:西安电子科技大学，2008

[10]。孙富明。机动目标跟踪状态估计和数据关联技术研究。安徽:中国科技大学，