导读:本文包含了癌细胞自动识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:近邻,癌细胞,自动识别,样本,判决,图像处理,细胞。
癌细胞自动识别论文文献综述
宋盟春[1]（2008）在《宫颈癌细胞计算机自动识别系统研究与设计》一文中研究指出早期宫颈涂片筛查,可以大大提高宫颈癌的早期诊断率,降低宫颈癌的死亡率。但肉眼检测存在较高的假阴性率。使用计算机辅助细胞学诊断系统筛查宫颈癌,可以大大提高检查效率,减少人为误差。宫颈涂片自动化研究的发展分为叁个方向:使用图像处理技术实现部分自动化或全部自动化,以AutoPap为代表;沿袭单层涂片技术,并实现自动化,以ThinPrep为代表:基于人工智能交互式的半自动化检测,以PapNet为代表。PapNet通过自动化的模式识别将可能被忽视的变异细胞图像挑选出来,提高了敏感程度,但存在处理时间较长,检查费用较高等问题。本文沿袭了人工智能交互式的发展方向,采用神经网络技术,使分析处理在染色、厚薄、重迭以及在形态上表现得千差万别的细胞涂片成为可能,并努力提高系统筛查效率和正确识别率。本系统软件在Visual C++6.0开发平台上实现。设计的软件是一个典型模式识别系统,包括了模式识别任务的多个方面:图像预处理,图像分割,特征提取,分类识别等。本文采用TBS分类方法筛查,在降低假阴性、提高准确率方面优于传统的巴式分级法。采用阈值分割算法,提高了图像分割的效率。利用8链码方法实现对细胞图像的轮廓跟踪和自动计数,其提取细胞形态特征的效率较高。最后采用BP叁层人工神经网络模型设计分类器,采用动量-自适应学习速率调整算法改进BP算法。本系统较好地实现了对宫颈细胞图像的色彩变换、图像增强、图像分割、细胞特征参量测量和分类识别等功能。本文的识别方法对大部分宫颈癌细胞图像中的细胞有较好的分割效果和正确识别率。但未能实现对重迭粘连宫颈癌细胞的分割和识别,细胞图像分割算法、细胞特征提取算法和识别算法还有待进一步优化。(本文来源于《暨南大学》期刊2008-05-01）
蒋代梅,陈祖荫,陈传涓[2]（1982）在《以拟合优度为基础的两个分类算法及其在癌细胞自动识别中的应用》一文中研究指出本文提出了集群方法“非参数分级集群算法”及更为精确的拟合优度判据,并与传统的系统聚类方法进行了对此。将该方法与K—最近邻判决规则结合,提出了用于判别的固定邻域判决算法。全部算法用BCY语言在TQ—16机上实现。处理了细胞图象自动分析数据并取得了有益的结果。(本文来源于《北京工业大学学报》期刊1982年01期）
癌细胞自动识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出了集群方法“非参数分级集群算法”及更为精确的拟合优度判据,并与传统的系统聚类方法进行了对此。将该方法与K—最近邻判决规则结合,提出了用于判别的固定邻域判决算法。全部算法用BCY语言在TQ—16机上实现。处理了细胞图象自动分析数据并取得了有益的结果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
癌细胞自动识别论文参考文献
[1].宋盟春.宫颈癌细胞计算机自动识别系统研究与设计[D].暨南大学.2008
[2].蒋代梅,陈祖荫,陈传涓.以拟合优度为基础的两个分类算法及其在癌细胞自动识别中的应用[J].北京工业大学学报.1982
论文知识图
