人类染色体图像核型分析系统的研究与实现

人类染色体图像核型分析系统的研究与实现

论文摘要

染色体是真核细胞生物在细胞分裂时期的遗传物质形成的特定形态,是遗传信息的载体,染色体主要由DNA和蛋白质组成,具有存储和传递遗传信息的作用。染色体核型是指一个细胞中的全部染色体按其大小和形状特征顺序排列所构成的图像,染色体核型分析是遗传分析技术的经典方法,是生物遗传科学研究和医学遗传疾病诊断的重要手段之一。早期的人类染色体核型分析需要具备专业技能的人员手动完成,对操作人员素质要求较高,且费时费力,分析效率较低,无法满足科学研究以及疾病诊断的需求。近年来随着计算机技术的更新,数字图像处理理论以及模式识别理论的发展,人们利用计算机辅助染色体核型分析得以实现,大大提高了染色体核型分析效率,为生物学及医学领域的发展带来了便利。本文基于G显带染色体图像,运用数字图像处理理论以及模式识别技术设计算法功能模块,结合计算机程序设计方法开发一套完整的染色体图像核型分析软件系统,实现计算机辅助核型分析。本文结合理论分析以及实验数据,在染色体图像预处理阶段,设计了以大津法图像分割、形态学平滑、形态学边界提取为主要流程的图像预处理方法。以染色体的长度、着丝点位置、带纹分布作为染色体图像主要特征数据,特征数据提取过程中,对于染色体图像中轴线的提取,设计了通过计算染色体距离变换图像中不同梯度方向上灰度极大值的方法来提取染色体骨架点;在着丝点定位过程中,提出了染色体中轴线各点的垂线与轮廓截线长度来表示染色体宽度,并计算宽度最小值确定着丝点的位置;在带纹量化时,统计垂直中轴线方向上的灰度均值来量化带纹分布。根据人类染色体核型特征以及染色体分组依据,利用提取的染色体特征数据,设计以BP神经网络初步分组再用k均值聚类法进行组内分类的二级分类模型。最后借助OpenCV库以及Qt界面框架等软件工具,整合本文的方法流程,设计并实现人类染色体图像分类软件系统。经过实验数据验证,该系统取得了较好的自动分类率以及自动分类准确率。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 绪论
  •   第一节 研究背景及意义
  •   第二节 国内外研究现状
  •     一、染色体图像处理主要算法研究现状
  •     二、国内外染色体自动分析系统研究现状
  •   第三节 本文主要内容与工作
  •   第四节 组织结构
  • 第一章 染色体图像预处理
  •   第一节 图像分割
  •   第二节 边缘平滑
  •   第三节 轮廓提取
  •   第四节 本章小结
  • 第二章 染色体图像特征提取
  •   第一节 染色体中轴线提取
  •     一、剥离法提取骨架
  •     二、距离变换提取骨架
  •     三、消除分叉线
  •     四、中轴线拟合及延长
  •     五、染色体的长度量化
  •   第二节 着丝点定位
  •     一、着丝点定位方法
  •     二、着丝点指数
  •   第三节 带纹提取
  •     一、带纹对比度增强
  •     二、带纹提取方法
  •   第四节 本章小结
  • 第三章 染色体自动分类
  •   第一节 人类染色体的核型特征
  •   第二节 分类方法
  •   第三节 基于BP神经网络分组
  •     一、BP神经网络概述
  •     二、模型构建
  •     三、网络训练
  •   第四节 基于k-means的组内分类
  •     一、k-means算法概述
  •     二、染色体图像组内聚类
  •   第五节 本章小结
  • 第四章 染色体图像分类系统的设计和实现
  •   第一节 系统需求分析
  •     一、可行性分析
  •     二、系统功能需求
  •     三、用户功能需求
  •   第二节 系统设计
  •     一、总体结构设计
  •     二、系统运行流程
  •   第三节 系统开发环境及工具
  •     一、开发环境及语言
  •     二、OpenCV图像处理库
  •     三、Qt图形用户界面
  •   第四节 系统实现及结果分析
  •     一、系统界面
  •     二、主要功能模块实现
  •     三、结果与分析
  • 第五章 总结与展望
  •   第一节 总结
  •   第二节 展望
  •     一、本文不足
  •     二、展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 吴思

    导师: 王倩,徐亮

    关键词: 染色体核型,特征提取,神经网络,均值聚类

    来源: 中南财经政法大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 生物学,生物学,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 中南财经政法大学

    分类号: TP183;TP311.13;Q987

    总页数: 64

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