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染色体自动分析报告

本文共计37页，17761字；

摘 要

染色体结构复杂,是DNA和蛋白质的合成物.人类的基因组有46条染色体 。其中里面有22对常染色体和一对性染色体。染色体分析的目的就是要确定细胞或个体的染色体组成，尤其是要将其与正常结构间的偏差和生理的或临床疾病关联起来。模式识别技术的发展，以及图像处理技术在医学中的广泛应用，使得自动化染色体分析成为可能。利用计算机进行染色体自动分析会大大提高工作效率，也减轻了医护人员的负担，并且它不依赖于工作人员的状况。本文对染色体图像进行了预处理，特征提取与选择和初步分类分析，通过大量的实验证明我们所采用的算法是有效的。
在染色体图像的预处理过程中，首先进行阈值的计算，来寻找阈值，用该阈值处理后的图像，有较好的分离特征。对染色体图像进行处理以后，利用标号法实现了染色体图像的自动分割，得到单条染色体图像。在染色体的自动分割提取的过程中，可以对杂质实行去除，而保留我们需要用来进行识别的染色体。面积，周长，着丝粒指数是识别染色体的重要特征。我们提取并选择染色体的面积，周长，着丝粒指数作为以后分类的依据。
关键词：自动染色体分析，阈值，自动分割，特征提取，细化,着丝粒指数


ABSTRACT

Chromosomes are highly structured,complexes of DNA and protein. The human genome consists of 46 chromsomes(22 paired autosomes and 2 sex chromosomes). The goal of chromosome analysis is to relate deviations from norma1s structure to biological or clinical effects .With the deve1opment of pattern recognition，and image processing methods begin widely used in medicine，automatic chromosome analysis becomes possible .The automatic karyotipintg wi11 increase then efficiency of availability，and relax then medical persons。At the same time then remote chromosome analysis becomes possible。In this paper，preprocessing，feature extraction and selection，and rough classification are performed on the chromosome images.Some experiments are made to verify the effectiveness of the methods presented.

目录：
第一章 绪论
1.1染色体分析的意义
1.2 染色体自动分析系统
1.3染色体的发展历史
1.4论文的主要工作
第二章 数字图像处理以及模式识别的相关知识
2.1数字图像处理的基础知识
2.2二值图像数学形态学的相关知识
2.3模式识别的相关知识及其应用
2.4本章小结
第三章 染色体的处理
3.1图像的预处理
3.2腐蚀与膨胀
3.3空穴填充
3.4骨架提取
3.5细化
3.6对染色体图像的处理
3.7本章小结
第四章 特征提取
4.1特征的重要性
4.2图像特征提取的一般方法
4.3对染色体图像进行特征提取
4.3.1染色体面积的计算
4.3.2染色体周长的计算
4.3.3染色体长度的计算
4.4本章小结
第五章 总结
5.1实验总结
5.2展望



部分参考文献
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