一、细胞DNA图像分析技术的应用方法（论文文献综述）
吴汝群[1]（2020）在《电离辐射诱导的DNA损伤修复时空动态研究》文中进行了进一步梳理人类DNA分子通过高度组装以染色质形式存在于细胞核内,染色质的动态结构与核内多种生物过程相互影响。作为生命体的重要遗传物质,DNA双链断裂损伤（DSBs）严重威胁基因组稳定性,无效修复会导致基因突变和癌症发生。在高辐射环境、放射诊断治疗以及载人航天活动中,人体健康常常受到电离辐射的威胁。电离辐射引起的DNA损伤响应和修复过程修饰或招募多种染色质重塑因子和修复蛋白在损伤位点聚集形成修复聚点。修复因子如何在损伤产生后快速募集?紧密折叠的染色质结构是否阻碍修复因子向损伤位点移动?染色质和修复因子在修复中起到怎样的作用?本论文从DSBs修复聚点的修复动力学以及染色质的精细组织结构开展研究,有助于深入理解电离辐射诱导的DNA损伤修复及染色质的结构调控机理,为肿瘤放射治疗和空间辐射防护提供科学指导。首先基于免疫荧光高分辨显微成像和三维图像分析开展了He La细胞受X-射线辐照后的γ-H2AX和53BP1蛋白动态研究。实验表明,不同辐照剂量下,γ-H2AX和53BP1聚点数量、荧光强度和体积等指标展示的DSBs修复动态不同。0.2 Gy辐照后γ-H2AX和53BP1聚点数量15分钟同时达到最大;1Gy辐照后,γ-H2AX在辐照后10分钟达到最大聚点数量,53BP1则在辐照后25分钟达到峰值。不同蛋白聚点数量达到峰值的时间差反映出它们在DNA损伤响应过程中的时间依赖性。通过聚点体积和荧光强度指标分析表明,0.2 Gy和1 Gy辐照剂量下24小时仍有部分损伤未得到完全修复,表明三维高分辨显微荧光分析具有较高的聚点分析灵敏度。利用STORM超分辨成像技术,开展了DNA损伤修复聚点的单分子分析和图像重构研究,获得了γ-H2AX、53BP1、MDC1以及XRCC1蛋白在损伤位点的精细组织和分布。实验表明,在同一个损伤位点内,MDC1/γ-H2AX和53BP1蛋白呈现出总体共定位和部分独立分布的特征。53BP1募集单分子数与γ-H2AX分子数成正比。XRCC1和53BP1几乎完全没有空间共定位现象。极少的XRCC1分布在距离53BP1中心25 nm和175 nm处,可能是单链断裂损伤与双链断裂损伤的叠加。这些修复蛋白分子纳米尺度的空间分布和位置的差异表明尽管它们处于相同的修复聚点但是具体的功能不同。通过电离辐射诱导和DNA超分辨成像分析,研究了DNA损伤和修复过程中细胞核内染色质结构变化。实验发现,未辐照样品中DNA是异质性的高低密度区域交错分布,紧密的纤维状染色质伴随少量的簇状结构;被辐照后整个细胞核尺度小于100 nm的簇状染色质结构均匀分布。γ-H2AX、53BP1和MDC1修复蛋白的单分子重构均发现了大量与染色质类似的星形簇状结构分布,分析表明这可能是30 nm染色质纤维结构。双色超分辨成像表明DSBs的修复过程沿着染色质结构发生。染色质去致密化和组织重构是修复因子能够在损伤位点募集非常关键的结构调节,H2AX磷酸化导致染色质表面电荷改变和染色质重塑因子的募集可能是这一现象的诱因。
卢兆利[2]（2020）在《基于DNA倍体分析和深度学习的异常细胞分类识别应用》文中研究表明癌症作为一种对身体健康破坏最为严重的恶性病症,一直以来都受到各界科研人员的关注,如何积极有效的预防与治疗癌症成为医疗领域共同的话题。同样对女性群体来说,宫颈癌是造成女性疾病死亡率的第二大杀手,经过多年的研究证实对宫颈细胞进行筛查,发现其存在的异常癌变细胞,通过早期的预防与治疗手段可有效降低该病的死亡率。近些年,随着机器学习中SVM算法在图像分类方面的巨大影响,基于此算法与DNA含量检测的DNA倍体分析系统在癌变异常细胞的检测中发挥出优势。该系统的运用相比于传统的人工阅片,效率明显提高,但是由于此系统产生的分类细胞中往往导致结果不准确且产生的类别较少,还需进行人工的筛选。因此,本课题选用目前效果较好的深度学习算法,结合DNA倍体分析系统的输出结果,将传统的机器学习与经典的神经网络方法进行融合,成为计算机辅助诊疗疾病的一种新方法。本文的研究内容是分类宫颈图像中存在的异常细胞,由于DNA倍体分析系统中认定的垃圾细胞通常会包含聚团细胞、黏连细胞、中性粒细胞和真正的垃圾细胞与杂质等非正常细胞类别,因此本文使用深度学习方法进行细胞分类模型的再训练。文中实验是基于Keras框架搭建的神经网络,采用卷积神经网络学习六类细胞特征得到细胞分类模型,并且计算出不同网络对应的实验模型准确率,最后通过界面程序对相应的识别结果予以展示。本课题先期实验采用Faster R-CNN方法进行细胞分类,该方法是基于区域建议的模型训练,它使用自动检测细胞区域方法得到预测的细胞坐标与类别。通过训练得到的模型参数对细胞样本集预测得到其平均精确度为0.563,在图像预测时对细胞的识别有较好的效果,但结果的准确度相比第四章中采用的识别方法低。后期主要采用基于DNA倍体分析系统产生的细胞位置信息与CNN融合的方法,对宫颈脱落细胞进行识别分类。实验首先采用ZFNet网络找出合适图像大小的细胞数据集,其结果证明64位图像的识别准确率比32位图像高,达到95.21%,但是会出现两种细胞识别结果区分不清的现象;而后采用OpenCV技术处理数据集,再经过VGG16与ResNet50两种不同深层的网络继续提高模型的准确性,最后结果中使用VGG16网络训练的细胞模型预测准确率整体高达98.74%效果较好,也证明了本文中提到的方法对识别细胞类型是可行的。实验结果表明,对比第三章中的Faster R-CNN方法,本课题采用基于DNA倍体分析与CNN融合的方法有较好的细胞分类表现,且该方法可作为一种DNA倍体分析系统的辅助识别手段,为后续的准确诊断提供可靠的依据。
张传旺[3]（2020）在《宫颈细胞定量分析系统关键技术研究》文中指出近年来发展中国家的宫颈癌病例数量呈现年轻化和上升趋势,而目前针对预防宫颈癌的有效手段是早期筛查。由于病理医师数量与待检测病例之间的巨大差距,使我国大规模推行宫颈癌筛查遇到了严峻考验。现有的宫颈细胞定量分析系统还存在诸多问题,如图像聚焦清晰度较差、细胞分类和分割不精确、DNA定量计算误差较大、样本识别精度过低等问题。针对上述问题,本文提出了一套宫颈细胞DNA（Deoxyribonucleic acid）定量分析系统,并对其关键技术进行了研究。首先自动获取宫颈涂片的图像,之后进行细胞的分割与分类,得到宫颈上皮细胞与淋巴细胞。随后对上皮细胞DNA定量计算与矫正,最终通过LSTM（Long Short Term Memory）模型对细胞时序数据分类,实现宫颈癌样本的检测。本文的主要贡献如下:（1）设计并搭建了显微镜ROI聚焦系统。通过选择显微镜、三维电动台和相机构建聚焦平台。基于图像预处理算法、宫颈上皮细胞ROI提取及清晰度计算与最佳焦平面搜索,大大改善了传统聚焦方法全局图像清晰而上皮细胞模糊的问题,得到了清晰的宫颈上皮细胞图像。实验验证本文的ROI聚焦方法有效提升了图像聚焦效果。（2）优化宫颈细胞分割与分类模型。提出了基于分水岭算法与改进VGradient Vector Fie G ld F Snak Sne（ake）模型的单细胞图像分割框架,改善传统GVF Snake模型的梯度幅值计算方法,增加阈值处理步骤,实现了单细胞图像的有效分割。在现有的工作基础上,利用凸包搜索与曲线拟合方法对重叠细胞的分割边界进行改进,得到了更符合实际的细胞分割结果。采用基于随机森林的Filter特征选择方法对提取后细胞的形态、色度、纹理和光密度特征优选,并利用Adaboost-SVM（Support Vector Machine）模型进行细胞分类。在2分类和5分类分别达到了95.83%和了94.64%的分类准确率,优于同领域其他分类方法。（3）完善了宫颈上皮细胞DNA定量计算方法,并利用LSTM模型对定量计算结果分类实现宫颈癌诊断。基于多元非线性回归方法矫正宫颈上皮细胞DNA值,通过对鼠肝片对比分析及参考文献比较说明了矫正方法的有效性。利用LSTM模型对矫正后细胞时序数据分类,实现宫颈涂片样本的精确检测。分别达到了98.3%、98.1%、97.9%的准确率、敏感性和特异性,相比同类方法具有一定优势。实验证明本文提出的宫颈细胞DNA定量分析系统相比现有方法具有一定优势,能够部分解决目前宫颈癌检测存在的问题,存在推广的现实意义。图48幅,表33个,参考文献72篇。
罗文强[4]（2019）在《DNA图像分析对尿路上皮癌检出效力的前瞻性研究》文中进行了进一步梳理研究目的:DNA图像分析（DNA image cytometry,DNA-ICM）技术自出现以来已经在子宫颈癌,肺癌,食管癌等多种癌症细胞的早期诊断及筛查方面普遍应用。大部分早期尿路上皮癌患者无明显症状体征,多数尿路上皮癌患者是由于已有尿血症状或是体检中才发现,而且至今尚无准确的尿路上皮癌筛查方法,所以我们研究了DNA-ICM在尿路上皮癌诊断中的应用。研究方法:我们在20142017年对177例患者行尿液脱落细胞DNA图像定量分析。收集患者的年龄,性别,肿瘤分级,初发症状,复发情况,液基细胞学检查结果,DNA图像分析检查结果,术后病理结果等数据,通过卡方检验等方法统计分析数据。结果:177例病例包括103名尿路上皮癌患者,67名非尿路上皮癌患者和7例肾癌患者。总体年龄平均为70.26±12.10岁,其中142例男性,35例女性。结果显示DNA-ICM诊断尿路上皮癌灵敏性为63.11%,特异性为95.52%。当结合液基细胞学,检查灵敏性提升到92%。对于高级别和低级别尿路上皮癌诊断灵敏性分别为77.78%,29.03%。对于上尿路和下尿路上皮癌诊断灵敏性分别为60.00%,63.64%。对105例血尿患者和65例无血尿患者,诊断灵敏性分别为61.73%,68.18%。7例肾癌中有4例侵犯尿路,其中3例被DNA-ICM检出。结论:DNA-ICM对于尿路上皮癌的诊断具有较高的肿瘤检出效率,特别是对于高级别尿路上皮癌。尿路上皮癌的位置和合并血尿与否对DNA-ICM的准确性均无显着影响。DNA-ICM具有较高的准确性,易操作,低成本等优势,有一定的临床应用价值。然而其对于低级别尿路上皮癌的检出效率仍值得改进,可考虑联合其他尿液肿瘤检测手段加以提升。其能否作为尿路上皮癌的筛查手段或作为膀胱镜检前的首选检查尚需进一步长期大样本随机研究观察。
方润[5]（2019）在《基于多光谱成像的宫颈癌细胞实时筛查系统》文中提出迄今为止,常用的宫颈癌细胞筛查方法有TBS（The Bethesda System）分类法和细胞DNA定量分析法两种,而利用多重染色方法（即在同一张细胞涂片上同时对细胞质进行巴氏染色和对细胞核进行Feulgen染色）进行宫颈癌细胞筛查的研究仍然是空白。这种多重染色筛查方法的难点在于非DNA物质的吸光度会干扰DNA物质的吸光度。1)针对复合染色情况下吸光度混叠的难点,本文提出了利用多元线性回归方法建立的多光谱图像剥离模型,使用该模型可将混叠在一起的光谱响应剥离为各个单一波段的光谱响应。通过该模型将DNA物质的吸光度剥离出来进行DNA定量分析,其余波段进行伪彩色合成用于TBS筛查,实现了两种常用方法的完美结合。2)使用自制开发的高速高分辨率CMOS相机进行实时多光谱成像,利用多颜色LED对细胞玻片的吸收特性进行分时成像,自制FPGA采集卡实时数据采集和高速数据传输,连续聚焦和多层聚焦方式可大幅度提升图像清晰度。具有光谱分辨率高、光谱响应速度快、无运动部件、成本低等优点。3)利用FPGA的灵活性,通过硬件算法实现多光谱图像剥离模型的多路并行流水线运算,实现多光谱图像的实时剥离运算和输出。经过一系列实验证明了自制高速相机数据传输稳定,利用模型剥离出的DNA物质的吸光度与实测的DNA物质的吸光度没有显着差异,自制的高速相机和PCIe（Peripheral Component Interconnect express）采集卡组成的扫描平台可在3min内实现10万个细胞图像的稳定采集,分析平台的深度学习细胞分类模型准确度可达99%。另外,本系统的多光谱图像剥离模型只与吸收物质的吸收光谱（即入射光）的波长有关,可针对其它类似医学筛查、农产品检测等应用场合建立新的模型,具有巨大的市场应用潜力。
廖乘胜[6]（2017）在《显微光谱成像细胞DNA定量分析关键技术与方法研究》文中研究表明宫颈癌正面临严峻的防治形势,对其进行早期筛查和诊断是目前最重要的防治手段。在中国,使用液基细胞学技术联合细胞DNA定量分析技术是筛查宫颈癌行之有效的方案,但目前这两种分析方法需在不同的涂片上进行,存在资源浪费、效率低下及失误率高等缺陷,因此急需研究一种能完美融合两种技术的方法,实现高效精准地筛查。本课题研究立足于现有产品,结合市场需求,对细胞学筛查方法中标本制片、标本染色和标本诊断这三个既独立又连贯的关键技术进行了研究,取得以下成果:（1）提出了一种基于复合染色和显微光谱成像分析的细胞学筛查方法。该方法仅需一次取材制备一张涂片,将两种染色方法作用于同一细胞,既可进行DNA定量分析诊断,也可进行细胞形态分析做TBS分类诊断,且两种诊断方法对同一细胞具有一一对应的关系,方便医生做出准确判断,具有高效、准确快速的特点。（2）针对制片要求及市场需求分别研制了两种基于不同原理的制片机。对于膜式液基细胞制片机,为解决市场现有产品结构复杂,机械臂利用率低,细胞采集效率低等缺点,设计了极坐标机械臂及新的工作方案,提高了自动化程度,同时设计新型动密封操作头和压力控制系统,改善了细胞采集效果,实验结果表明该制片机结构紧凑,性能稳定,制片满意率高;对于沉降式液基细胞制片机,将市面上普遍采用的标本转移机功能合并到制片机中,实现了移液和制片的一体化和自动化,并将成本较高且浪费较严重的一次性注射器改为成本低廉的移液管,降低了耗材使用成本,针对转移标本效率低下和易混乱等问题,设计了一个龙门桁架式三维机械臂和可折叠离心管转移架,并在单片机基础上探索出了一套优化的运动控制算法,实现了机械臂高效的直线插补和加减速运动,提高了工作效率,圆弧插补同时也改善了吸头堵塞的情况。实际测试机械臂定位精度和加减速曲线拟合方面都具有很高精度。（3）针对复合染色需求,开发研制了自动染色机。为克服现有染色机价格高、体积大、抗腐蚀性能差等缺点,选择轮转式结构方案作为基础,开发了复用式染缸盖及主从机械臂协作方案,空间利用率大幅提高;从材料和结构设计上对高挥发性和渗透性的强酸进行有效防护,杜绝了腐蚀现象;设计了染色规程分割运行算法,实现了多任务多种染色同时进行,工作效率提升。测试结果表明,染色的定位精度、重复精度、控温效果及实际染色效果等均可满足医院实际使用需求和课题需求,设计的染色机具有效率高、结构紧凑、抗腐蚀性能优良等优势。（4）建立了一套多波段光源的显微光谱成像系统,采用多元线性回归方法实现了对混叠多光谱图像的剥离,完成了对DNA的定量和细胞形态同步分析。设计了几组能发出离散单色光的LED组合光源,降低了成本,提高仪器的稳定性;使用了分辨率和帧采集速度更高的CMOS图像传感器来获取光谱图像,提高了图像精度和信噪比;图像传输和处理方式上,用DDR缓存图像并采用标准PCIe总线接口传输数据,提升了图像传输速度,满足了实时性要求;最后用多元线性回归方法从混叠的多光谱图像中剥离出福尔根染料的真实吸光度用于DNA定量分析,同时合成符合医生诊断习惯和要求的彩色图像。测试结果表明,选用多波段光源组成多光谱显微成像系统是可行的,只要选择合适波段的LED,无论在光学结构还是成像方法上都可以轻松实现,具有成本低、实现简单、可扩展性好的特点。最后将整个流程连贯运行,用本文研制的制片机、染色机和显微光谱成像细胞DNA定量分析系统处理和分析小鼠肝脏和宫颈阳性标本,以校准过的光密度测试设备测量数据作为对比,测试结果表明:本文设计的标本制备装置能制出满意的细胞涂片并能成功进行复合染色,采用显微光谱成像分析系统计算的DNA准确度高,本方法在筛选癌细胞方面有很高的准确性和可靠性,具有巨大的市场应用潜力。
廖乘胜,曾立波,吴琼水[7]（2017）在《一种多波段光源的显微多光谱成像系统研究》文中进行了进一步梳理复合染色方法可以解决传统宫颈癌联合筛查无法在同一张涂片上实现的问题。针对复合染色带来的DNA吸光度干扰和色彩还原失真等问题,本文建立了一套多波段光源的显微光谱成像系统.组合光源的设计兼顾彩色图像的还原和吸光度模型的建立,采用多元线性回归法建立多光谱剥离模型,利用该模型从混叠的多光谱图像中剥离出福尔根染料的真实吸光度用于DNA定量分析,同时合成符合医生诊断习惯和要求的伪彩色图像.实验结果表明:选用的四个波段的光源的带宽为12nm/12nm/14nm/19nm,是符合要求的窄带单色光;以显微测微尺为标尺,以原光源测量参数为标准,测得组合光源的光斑偏移量最大不超过3个刻度,其平行度和同轴度满足成像系统要求;合成的伪彩色图像颜色明亮饱满、背景干净,不会对阅片医生诊断造成干扰和障碍;吸光度剥离模型可以成功将福尔根染料真实吸光度剥离出,能够准确计算DNA含量.选用小鼠肝脏涂片作为测量标本,测量计算的DI值符合肝细胞多倍体性的特点;选择宫颈阳性样本进行对比实验,两种方法测得的二倍体细胞和四倍体细胞DI值相吻合.本系统具有较高的准确性和可靠性.
盛立伟[8]（2017）在《显微镜细胞病理图像处理算法研究》文中提出近些年来,借助计算机对显微镜病理图像中的细胞及组织进行自动识别和诊断的细胞DNA定量分析技术,逐渐取代了人工肉眼诊断成为了细胞学检查的主流方法。细胞DNA定量分析技术通常通过计算机自动分析显微镜细胞病理图像,分割出独立细胞核,并计算其DNA指数,为肿瘤诊断和鉴别提供可靠依据。计算机辅助的细胞DNA定量分析技术能够有效地提高诊断效率,减少病理科医生的工作负荷以及可能出现的漏诊、误诊。宫颈细胞DNA定量分析的结果会受到宫颈样本制取,样本数字图像采集,宫颈细胞核分割、分类,DNA指数算法等许多相关因素的影响。本文在介绍相关影响因素的同时,对DNA定量分析中如下内容进行了深入的研究:首先,依据宫颈细胞学原理比较DNA指数算法中不同宫颈细胞核光密度积分计算方法的准确性,并依据CV值标准研究DNA指数中基准二倍体细胞选取方法中的均值法、中位数法以及本文改进的峰值法的优劣,进而结合多种宫颈细胞核光密度积分计算方法和基准二倍体细胞选取方法使用方差、可重复性误差等评价因子比较不同DNA指数算法中DNA指数的稳定性和准确性。在得到DNA指数后,针对DNA定量分析中的DNA指数分布与宫颈样本阴阳性关系进行关联分析,寻找与样本诊断呈真阳性具有高关联性的DNA指数分布事件。然后使用该类DNA指数分布事件作为宫颈样本阴阳性分类标准,采用特异性、敏感性、阴性、阳性预测值指标评价改进的DNA指数算法对DNA定量分析结果的影响。最后,在仔细研究宫颈癌变细胞核和正常宫颈细胞核的差异基础上,依据宫颈癌变细胞核的形态、灰度、纹理特征设计相关特征参数,采用关联规则挖掘方法中的Apriori算法寻找与宫颈癌变细胞核具有高关联性的特征,为在所有宫颈细胞核中分类癌变细胞核提供帮助。
王俊杰[9]（2017）在《宫颈细胞DNA定量分析研究》文中提出我们国家现处在经济高速发展阶段,伴随着生活水平不断地提高,对于自身健康的重视也越来越大。作为世界范围内宫颈癌发病率居高不下并越来越严重的我国,大面积普查工作迫在眉睫。传统的筛查手段对医疗工作者的要求高、受主观因素影响大且诊断结果对于受检人来说过于专业、不易于没有专业医学病理知识的患者读懂,增加了相对紧张的易患关系压力,因此急需一种易取材、易操作、易读懂、高自动化并且敏感性、特异性高的宫颈癌早期筛查手段。本文基于全自动宫颈肿瘤细胞筛查系统平台,对宫颈细胞DNA定量分析进行相关研究,该方法能自动将采集到的细胞进行分类识别,很好地解决传统筛查方法依赖于人工阅片的问题,实现了全自动扫描阅片、细胞分类分析和结合TBS细胞学分类诊断系统并出具DNA定量分析报告等功能,为全面实行全国性宫颈癌前病变筛查提供了一套可靠、可行的技术手段。在宫颈细胞提取的过程中,由于涂片制片方法的关系会导致出现大量细胞核重叠现象,为了尽量避免假阴性的发生,提高宫颈细胞涂片中细胞的利用率,笔者采用了一种改进主动轮廓分割模型,利用GVF能构造特殊的外部能量函数来制约轮廓驱动力的特点,最后获取能够约束轮廓曲线向细胞核边界演化的力,通过对凹点的寻找辅助完成对细胞核重叠部分的分割。通过实验可以看出,采用该方法对简单重叠细胞核进行分割效果达到预期,能够很好地对凹点定位以及确定分割轮廓线,但是对高度重叠的粘连细胞群来说,分割效果不是很理想。对于宫颈细胞自动分类方法进行了研究讨论,综合考虑了包括形态特征、光密度特征、色度特征以及基于细胞图像灰度共生矩阵的纹理特征等因素,本文采用“优胜劣汰”原则的遗传算法筛选有利于细胞分类并且影响系数最大的34个特征参数对宫颈上皮细胞进行分类,经过选择、交换和变异等机制挑选出来的这些特征参数包含了最多对于细胞的分类信息。实验结果表明,对于杂质、上皮细胞、淋巴细胞以及炎性细胞的分类有效、可靠。因为在宫颈细胞DNA定量分析中DI值的计算只涉及上皮细胞跟淋巴细胞,其中的淋巴细胞的IOD值被用来为DNA指数计算作定标,因此采用可靠的分类识别方法对诊断结果有着举足重轻的影响,好的细胞分类方法能减少将炎性细胞或者淋巴细胞细胞错分至上皮细胞的发生,有效地降低了假阳性率,提高了宫颈肿瘤细胞筛查的准确性与可靠性。本文利用所提出的方法,对三例不同病变程度的送检细胞样本涂片进行DNA定量分析检测,通过实验验证了宫颈细胞样本中四倍体细胞在置信水平为0.95的情况下,细胞核内DI值置信区间均在2附近的合理范围之类,且上限低于2.5;二倍体细胞在置信水平为0.95的情况下,细胞核内DI值置信区间均在1附近的合理范围之内。生成的诊断报告包括细胞DNA指数的直方图、散点图、部分细胞图片以及宫颈细胞的倍体信息,使受检病人能够在病理医生的指导下清晰直观地读懂报告,很好地解决了传统的宫颈肿瘤细胞检测方法不够直观,病人难懂的困境,也大大提高了就诊效率,为大面积筛查工作提供了保障。
吴正[10]（2016）在《基于多光谱成像技术的宫颈细胞DNA定量分析》文中研究表明统计数据表明,近年来发展中国家的宫颈癌新发病例数量呈上升趋势且发病年龄呈年轻化趋势,而进行宫颈癌早期筛查诊断对降低患者的发病率和死亡率具有重要意义。我国的宫颈癌筛查工作由于起步晚,各地区经济发展水平的不均衡以及细胞病理学医师数量和水平方面差异,使我国大规模进行宫颈癌筛查遇到严重的障碍。因此,一种自动化程度高、特异性和敏感性高、可大规模推广的宫颈癌筛查技术具有迫切的现实需求。目前我国常用的宫颈癌筛查方法有,细胞学检查、HPV-DNA检测、肉眼观察法和DNA定量分析方法。细胞学检查最常用的是TBS分类方法,但其依赖于细胞学医师进行人工阅片,工作强度高且效率低下。HPV-DNA检测虽然特异性和敏感性高,但人均成本高,难以大规模推广。肉眼观察法多是作为经济不发达地区一生一次的筛查,其成本低但特异性也较低。DNA定量分析方法是近年来发展起来的一种新型检测方法,其具有扫描速度快、敏感性高、自动化程度高等优点,但扫描报告不够直观,人机交互性差。本文提出了一种能够在一张细胞涂片上同时使用TBS分类法和DNA定量分析方法的新的宫颈肿瘤细胞筛查方法。两种方法同时独立分析、互不干扰,分析结果能够互补,极大的提高了诊断的准确率。新方法综合了两种筛查方法的优点,而又克服了两者的缺点,这对于我国宫颈癌筛查的大规模推广具有很好的应用价值和现实意义。将TBS分类法和DNA定量分析两种分析方法结合在同一个细胞涂片上进行分析的难点在于,复染环境下的吸光度混叠干扰问题。本文在实验室承担的十五攻关项目形成的高新技术成果——宫颈癌早期诊断DNA细胞图像分析系统的基础上,建立了一套基于多光谱成像分析技术的全新的宫颈细胞筛查分析系统。我们建立了一套专门用于复染细胞涂片进行成像的多光谱成像硬件分析平台,并建立了一套复染环境中多种吸光物质混叠的吸光度剥离方法；在此基础上,利用多光谱图像解混叠矩阵模型实现了多个单色光的图像传感器的响应的解混叠,并建立了基于多通道窄带滤光片和彩色CMOS图像传感器的实时多光谱成像系统。本文的研究工作主要包括：1.综述了常用宫颈癌筛查方法,提出了在一张细胞涂片能同时使用TBS分类法和DNA定量分析方法的新的宫颈肿瘤细胞筛查方法。新方法实现了两种常规宫颈癌筛查方法的有机结合,提高了诊断的准确率,具有很好的应用价值和现实意义。2.基于吸光度线性叠加原理和多元线性回归方法,建立了复染环境下的吸光度剥离矩阵模型。通过模型的矩阵运算从混叠的吸光度中剥离出DNA的吸光度用于测量细胞核的DNA含量,为宫颈肿瘤细胞筛查提供依据。3.搭建了一套多光谱成像系统用于建立吸光度剥离矩阵模型,设计了一套获取吸光度剥离矩阵模型参数的流程。模型参数的准确性对吸光度矩阵剥离运算的准确性至关重要,对参数进行归一化处理,实际上是对吸光物质的各个光谱波段的摩尔吸光系数的归一化处理,这样可以最大限度的排除光源的稳定性、光照条件以及染色程度等因素的影响。4.基于在实际应用中新的筛查方法的实时性和实用性的要求,通过分析多光谱成像技术的成像特点、各种分光器件的特点、以及CCD和CMOS图像传感器的异同,建立了一个基于多通道窄带滤光片和彩色CMOS图像传感器的多光谱图像解混叠矩阵模型。该模型能够对多个入射单色光的混叠的图像传感器响应进行解混叠矩阵运算处理,剥离成各个入射光的单波段图像。使用该模型提高了筛查方法的分析速度,具有较高的实时性和实用性。5.设计了基于FPGA的实时多光谱成像系统的硬件电路系统。在FPGA内部设计了多个模块分别实现对图像传感器输出的图像数据进行捕捉、拼接、插值解码、多光谱矩阵剥离运算、图像传输等各种功能,这些模块使用Verilog HDL语言设计,能够实现图像数据的多路并行、流水线处理。通过硬件算法进行图像数据处理提高了效率,满足了新的筛查方法在实际应用中的实时性和实用性的要求。6.在检验水平为99%时,通过实验验证了：全波段吸光度剥离矩阵模型的测量值与实际值没有显着差异；3波段（490-560-650nm）吸光度剥离矩阵模型全波段的测量结果没有显着差异；多光谱图像解混叠矩阵模型的准确性。并通过7组病例的多光谱成像的DNA定量分析和单波段DNA定量分析方法的测量数据比较,结果表明虽然基于多光谱成像的DNA定量分析方法的二倍体细胞和四倍体细胞的离散系数（DI均值／标准差）比单波段的大,但是两种方法的二倍体细胞的DI值之间相差很小、四倍的细胞的DI值也是一样。总体来说,基于多光谱成像技术的DNA定量分析方法与单波段的具有同等的准确度和可靠性。
二、细胞DNA图像分析技术的应用方法（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、细胞DNA图像分析技术的应用方法（论文提纲范文）
（1）电离辐射诱导的DNA损伤修复时空动态研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 电离辐射诱导的生物损伤 |
| 1.2.1 辐射的分类 |
| 1.2.2 DNA损伤的物理化学机理 |
| 1.3 染色质的结构组织 |
| 1.3.1 染色质结构的经典模型以及挑战 |
| 1.3.2 染色质结构的动态性和组蛋白修饰的作用 |
| 1.4 DNA损伤响应机制 |
| 1.4.1 DNA损伤诱导的染色质动态性 |
| 1.4.2 修复相关的染色质结构调控因子 |
| 1.4.3 H2AX磷酸化 |
| 1.5 本论文的研究内容 |
| 第二章 实验材料和方法 |
| 2.1 细胞系和培养条件 |
| 2.2 辐照条件 |
| 2.3 细胞免疫组化标记 |
| 2.3.1 激光共聚焦显微镜细胞样品制备 |
| 2.3.2 超分辨率显微镜细胞样品制备 |
| 2.4 DNA-Ed U-Alexa Fluor647 染色 |
| 2.5 EdU处理24小时细胞周期检测 |
| 2.6 G1期,S期和M期样品制备 |
| 2.7 激光共聚焦图像采集和分析 |
| 2.7.1 图像采集 |
| 2.7.2 图像分析 |
| 2.8 超分辨率显微镜图像采集和分析 |
| 2.8.1 图像采集 |
| 2.8.2 图像分析 |
| 第三章 STORM超分辨荧光显微镜成像技术和数据处理 |
| 3.1 光学超分辨成像技术简介 |
| 3.2 STORM成像技术对于荧光探针的要求 |
| 3.3 STORM成像的漂移矫正方法 |
| 3.4 STORM双染的染料性能表征 |
| 3.5 适用于STORM成像的染色质标记方法 |
| 3.6 STORM双色成像的相关性分析方法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 电离辐射诱导的损伤修复时间动态研究 |
| 4.1 X-射线辐照诱导产生异质性分布的DSBs损伤 |
| 4.2 软件统计完整细胞核的蛋白聚点数量 |
| 4.3 DNA修复聚点优先出现在低DNA密度区 |
| 4.4 X-射线辐照诱导的DSBs损伤无法完全修复 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 损伤修复中染色质和蛋白结构的超分辨解析 |
| 5.1 G1,S,M期染色质结构特征 |
| 5.2 电离辐射诱导HeLa细胞染色质发生泛核性去致密化 |
| 5.3 DNA损伤响应和修复沿着染色质纤维发生 |
| 5.4 组蛋白和碱基标记均获得很好的染色质结构形态 |
| 5.5 辐照细胞中大量存在的结构可能是染色质30nm纤维 |
| 5.6 DSBs位点染色质去致密化的时间进程 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 主要问题与不足 |
| 6.4 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于DNA倍体分析和深度学习的异常细胞分类识别应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容及安排 |
| 第二章 DNA倍体分析 |
| 2.1 DNA倍体分析系统 |
| 2.2 DNA倍体分析技术原理 |
| 2.3 DNA倍体分析分类算法 |
| 2.4 DNA倍体分析系统输出结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 Faster R-CNN实现细胞识别 |
| 3.1 深度学习理论基础 |
| 3.1.1 深度学习简介 |
| 3.1.2 神经网络模型 |
| 3.1.3 激活函数 |
| 3.1.4 目标检测算法 |
| 3.2 卷积神经网络 |
| 3.2.1 卷积层 |
| 3.2.2 池化层 |
| 3.2.3 全连接层 |
| 3.3 基于Faster R-CNN的细胞识别 |
| 3.3.1 数据集制作 |
| 3.3.2 基准网络 |
| 3.3.3 实验流程 |
| 3.3.4 实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于DNA倍体分析和卷积神经网络的细胞识别 |
| 4.1 细胞识别系统界面设计 |
| 4.1.1 开发环境 |
| 4.1.2 功能实现流程图 |
| 4.2 基于ZFNet实现的细胞识别 |
| 4.2.1 数据集制作 |
| 4.2.2 ZFNet网络模型 |
| 4.2.3 实验结果 |
| 4.3 基于OpenCV预处理的ZFNet实现细胞识别 |
| 4.3.1 OpenCV处理细胞数据集 |
| 4.3.2 实验结果 |
| 4.4 不同基准网络模型的实验结果对比 |
| 4.4.1 VGG16与ResNet50 的网络结构 |
| 4.4.2 训练过程中的优化 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.5 系统识别效果展示 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论着 |
| 致谢 |
（3）宫颈细胞定量分析系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 宫颈癌自动诊断的意义 |
| 1.2 国内外研究方法和现状 |
| 1.2.1 宫颈癌自动诊断方法 |
| 1.2.2 细胞DNA定量分析研究现状 |
| 1.3 研究方案及技术路线 |
| 1.4 本文主要工作及思路 |
| 2 基于感兴趣区域的ROI聚焦系统设计 |
| 2.1 宫颈DNA涂片与细胞分类 |
| 2.2 显微镜聚焦系统整体架构 |
| 2.3 基于ROI的显微镜聚焦算法 |
| 2.3.1 图像预处理 |
| 2.3.2 宫颈上皮细胞ROI提取 |
| 2.3.3 清晰度计算与最佳焦平面搜索 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 宫颈细胞涂片分割与检测方法研究 |
| 3.1 宫颈细胞分割方法研究 |
| 3.1.1 基于分水岭算法与改进GVF Snake模型的单细胞图像分割 |
| 3.1.2 基于凸包搜索与曲线拟合的重叠细胞图像分割 |
| 3.2 宫颈细胞特征提取与选择 |
| 3.2.1 宫颈细胞的形态特征 |
| 3.2.2 宫颈细胞的色度特征 |
| 3.2.3 宫颈细胞的纹理特征 |
| 3.2.4 宫颈细胞的光密度特征 |
| 3.2.5 基于随机森林的Filter特征选择方法 |
| 3.3 基于ADABOOST-SVM的宫颈细胞分类 |
| 3.3.1 支持向量机(SVM)原理 |
| 3.3.2 Adaboost算法原理 |
| 3.3.3 基于Adaboost-SVM的细胞分类模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 宫颈细胞DNA定量分析 |
| 4.1 生物学与光学基础 |
| 4.1.1 细胞周期 |
| 4.1.2 Lambert-Beer定律及应用 |
| 4.2 基于细胞图像的DNA定量计算 |
| 4.2.1 DI值计算 |
| 4.2.2 DI值矫正 |
| 4.3 基于LSTM的宫颈上皮细胞数据分类 |
| 4.3.1 RNN时间序列模型 |
| 4.3.2 LSTM时间序列模型 |
| 4.3.3 基于LSTM的上皮细胞时序数据分类 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验与分析 |
| 5.1 显微镜ROI聚焦实验 |
| 5.1.1 宫颈DNA涂片ROI清晰度测试 |
| 5.1.2 聚焦精度及稳定性测试 |
| 5.1.3 聚焦实时性分析 |
| 5.2 细胞分割实验 |
| 5.2.1 单细胞图像分割实验 |
| 5.2.2 重叠细胞图像分割实验 |
| 5.3 特征提取实验 |
| 5.4 细胞分类实验 |
| 5.5 宫颈细胞DNA定量分析实验 |
| 5.5.1 上皮细胞C值矫正实验 |
| 5.5.2 宫颈细胞样本分类试验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）DNA图像分析对尿路上皮癌检出效力的前瞻性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 1 研究背景 |
| 2 对象与方法 |
| 2.1 临床资料 |
| 2.2 检查方法与结果判定 |
| 2.2.1 DNA图像定量分析(DNA-ICM) |
| 2.2.2 液基细胞学(LBC) |
| 2.3 统计学方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 DNA-ICM与 LBC的肿瘤检出结果 |
| 3.2 不同分级尿路上皮癌的DNA-ICM检出结果 |
| 3.3 不同部位尿路上皮癌的DNA-ICM检出结果 |
| 3.4 有无肉眼血尿的DNA-ICM检出结果 |
| 3.5 非尿路上皮癌DNA-ICM的检出结果 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 学术论文和科研成果清单 |
| 致谢 |
（5）基于多光谱成像的宫颈癌细胞实时筛查系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状和发展趋势 |
| 1.3 本课题的研究内容 |
| 2 多光谱成像实时筛查原理 |
| 2.1 系统组成 |
| 2.1.1 高速CMOS相机 |
| 2.1.2 图像采集卡 |
| 2.1.3 分时光源系统 |
| 2.1.4 三维运动平台 |
| 2.2 系统工作流程 |
| 2.3 吸光度剥离模型 |
| 2.4 细胞DNA定量分析 |
| 2.4.1 DNA指数 |
| 2.4.2 成像系统中的传递函数 |
| 3 数据实时采集 |
| 3.1 系统数据传输流程 |
| 3.2 PCIE数据实时传输 |
| 3.2.1 图像采集系统的组成及工作原理 |
| 3.2.2 Camera Link接口硬件设计 |
| 3.2.3 SGDMA控制设计 |
| 3.2.4 PCIe设备识别 |
| 3.2.5 采集卡驱动程序 |
| 3.3 聚焦方式 |
| 3.3.1 连续聚焦 |
| 3.3.2 多层聚焦 |
| 3.4 上位机软件设计 |
| 3.4.1 驱动程序 |
| 3.4.2 数据采集 |
| 3.4.3 数据缓冲机制 |
| 3.4.4 图像显示 |
| 4 数据分析平台 |
| 4.1 细胞图像分割 |
| 4.1.1 细胞图像提取 |
| 4.1.2 细胞核的提取 |
| 4.2 细胞分类 |
| 4.2.1 深度学习caffe框架 |
| 4.2.2 利用caffe训练上皮细胞分类模型 |
| 5 实验测试 |
| 5.1 光谱图像剥离测试 |
| 5.2 扫描测试 |
| 5.3 细胞分类测试 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（6）显微光谱成像细胞DNA定量分析关键技术与方法研究（论文提纲范文）
| 创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 宫颈癌筛查的方法与策略 |
| 1.2.1 宫颈癌筛查方法介绍 |
| 1.2.2 宫颈癌的筛查策略 |
| 1.3 宫颈癌细胞学筛查系统及关键技术的研究现状 |
| 1.3.1 液基细胞制备技术发展与研究现状 |
| 1.3.2 自动染色机发展与研究现状 |
| 1.3.3 DNA定量分析技术的发展与研究现状 |
| 1.3.4 多光谱成像DNA定量分析在宫颈癌筛查中的应用现状 |
| 1.4 论文选题意义与研究内容 |
| 1.4.1 选题意义与课题来源 |
| 1.4.2 研究内容、技术路线及主要工作 |
| 1.4.3 论文内容与结构安排 |
| 第2章 基于复合染色和显微光谱成像的细胞学筛查方法 |
| 2.1 细胞学基础 |
| 2.1.1 细胞周期 |
| 2.1.2 细胞染色 |
| 2.2 DNA定量分析方法 |
| 2.3 TBS分类诊断方法 |
| 2.4 基于复合染色的高度联合筛查方法 |
| 2.5 复合染色和显微光谱成像筛查方法的实现原理和过程 |
| 2.5.1 吸光度剥离原理 |
| 2.5.2 吸光度剥离矩阵模型的建立 |
| 2.5.3 新方法对现有技术和设备提出的要求 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 液基细胞制片技术研究 |
| 3.1 液基细胞制片技术的原理介绍 |
| 3.1.1 微孔膜过滤制片原理与结构 |
| 3.1.2 密度梯度离心制片原理 |
| 3.2 膜式液基细胞制片系统关键技术 |
| 3.2.1 极坐标机械臂 |
| 3.2.2 动密封操作头 |
| 3.2.3 压力控制系统 |
| 3.3 沉降式液基细胞制片机关键技术 |
| 3.3.1 制片流程的优化 |
| 3.3.2 机械结构的优化 |
| 3.3.3 取样机械臂运动控制策略 |
| 3.4 测试验证实验 |
| 3.4.1 膜式液基细胞制片机测试实验 |
| 3.4.2 沉降式液基细胞制片机实验研究 |
| 3.4.3 两种液基细胞制片方法的比较和讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 细胞涂片染色技术研究 |
| 4.1 染色机防腐蚀解决措施 |
| 4.1.1 主从机械臂协作方案 |
| 4.1.2 防腐蚀解决措施 |
| 4.2 多任务染色规程 |
| 4.2.1 染色规程运行规则 |
| 4.2.2 分割运行算法 |
| 4.2.3 多任务染色程序 |
| 4.3 实验效果分析 |
| 4.3.1 染色机样机 |
| 4.3.2 定位精度测试 |
| 4.3.3 控温效果测试 |
| 4.3.4 染色效果测试 |
| 4.3.5 自动染色机复合染色分步测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 显微多光谱成像系统设计与实验研究 |
| 5.1 多光谱成像方案 |
| 5.2 显微多光谱成像系统的结构及组成 |
| 5.3 显微光谱成像系统设计 |
| 5.3.1 显微镜 |
| 5.3.2 自动平台 |
| 5.3.3 光源系统 |
| 5.3.4 数据采集系统 |
| 5.4 实验效果分析 |
| 5.4.1 光源带宽测试实验 |
| 5.4.2 光源同轴性测试实验 |
| 5.4.3 图像剥离与合成实验 |
| 5.4.4 图像剥离应用效果测试 |
| 5.4.5 多光谱DNA定量分析准确度验证实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点归纳 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间参与的科研项目、发表的科研成果 |
| 攻博期间参与的科研项目 |
| 攻博期间发表的科研成果 |
| 致谢 |
（7）一种多波段光源的显微多光谱成像系统研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 原理 |
| 1.1 DNA定量分析原理 |
| 1.2 DNA吸光度剥离模型 |
| 1.3 多波段光谱成像系统 |
| 2 系统设计 |
| 2.1 光源设计和成像方法 |
| 2.2 系统构成 |
| 3 实验结果与讨论 |
| 3.1 实验条件和方法 |
| 3.2 实验结果与讨论 |
| 3.2.1 带宽测试实验的结果与讨论 |
| 3.2.2 光源同轴性测试实验的结果与讨论 |
| 3.2.3 图像剥离与合成实验的结果与讨论 |
| 3.2.4 DNA定量计算准确度验证实验的结果与讨论 |
| 3结论 |
（8）显微镜细胞病理图像处理算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 DNA定量分析技术对宫颈癌普查的重要意义 |
| 1.2 DNA定量分析系统的研究现状 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 DNA定量细胞学 |
| 2.1 DNA定量细胞学基本原理 |
| 2.1.1 细胞生长周期 |
| 2.1.2 DNA含量 |
| 2.2 DNA定量分析系统中的肿瘤细胞 |
| 2.2.1 整倍体肿瘤 |
| 2.2.2 非整倍体肿瘤 |
| 2.3 DNA定量分析系统评价标准 |
| 2.4 宫颈样本制取 |
| 2.4.1 宫颈细胞制片 |
| 2.4.2 样本染色 |
| 第三章 宫颈样本DNA定量分析预处理 |
| 3.1 宫颈样本数字图像采集 |
| 3.1.1 数字图像采集系统 |
| 3.1.2 影响DNA定量分析的图像采集系统因素 |
| 3.2 宫颈样本数字图像处理 |
| 3.2.1 宫颈细胞核分割 |
| 3.2.2 细胞核分类 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 DNA定量分析与关联分析 |
| 4.1 宫颈细胞核光密度积分 |
| 4.1.1 背景光强计算 |
| 4.1.2 光密度积分计算 |
| 4.2 基准二倍体细胞选取 |
| 4.2.1 二倍体细胞光密度积分计算 |
| 4.2.2 二倍体细胞光密度积分对比 |
| 4.3 DNA指数 |
| 4.3.1 稳定性评估 |
| 4.3.2 准确性评估 |
| 4.4 DNA定量分析 |
| 4.4.1 关联分析 |
| 4.4.2 样本阴阳性分类 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 癌变细胞特征关联分析 |
| 5.1 特征参数提取 |
| 5.2 特征参数与癌变细胞核关联规则挖掘 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）宫颈细胞DNA定量分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 宫颈癌筛查的发展现状 |
| 1.1.2 宫颈癌的主要筛查方法介绍 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本文的论文结构 |
| 2 全自动细胞肿瘤筛查系统介绍 |
| 2.1 全自动细胞肿瘤筛查分析系统组成及原理 |
| 2.1.1 自动三维显微镜系统 |
| 2.1.2 显微镜载玻片自动装载系统 |
| 2.1.3 ICM显微镜图像分析仪软件研制 |
| 2.2 全自动细胞肿瘤筛查系统特点 |
| 2.3 全自动细胞肿瘤筛查系统发展前景 |
| 3 宫颈细胞学涂片图像分割方法的研究 |
| 3.1 基于阈值的图像背景分割方法 |
| 3.2 数学形态学分割算法 |
| 3.3 最大类间方差法 |
| 3.4 基于主动轮廓模型的细胞图像分割算法 |
| 3.4.1 传统主动轮廓模型 |
| 3.4.2 GVF (Gradient Vector Flow)模型 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 4 宫颈细胞自动分类方法的研究 |
| 4.1 宫颈细胞自动分类方法的研究 |
| 4.2 宫颈细胞图像特征参数的计算与选择 |
| 4.2.1 宫颈细胞的形态特征 |
| 4.2.2 宫颈细胞的光密度特征 |
| 4.2.3 宫颈细胞的色度特征 |
| 4.2.4 宫颈细胞的纹理特征 |
| 4.3 宫颈细胞图像的分类识别 |
| 4.3.1 类别分离判据 |
| 4.3.2 遗传算法 |
| 4.4 实验结果 |
| 5 宫颈细胞的DNA定量分析 |
| 5.1 生物学基础 |
| 5.1.1 细胞周期 |
| 5.1.2 DNA指数 |
| 5.2 光学基础 |
| 5.3 标本收集与处理 |
| 5.3.1 筛选标本 |
| 5.3.2 标本预处理 |
| 5.3.3 标本后处理 |
| 5.3.4 染色 |
| 5.4 DNA定量细胞学检测 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 本文的创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（10）基于多光谱成像技术的宫颈细胞DNA定量分析（论文提纲范文）
| 创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 宫颈癌的病因 |
| 1.1.2 国内外的宫颈癌筛查历史与现状 |
| 1.1.3 宫颈癌的主要筛查方法 |
| 1.1.4 多光谱成像技术 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 细胞DNA定量分析技术的发展与研究现状 |
| 1.2.2 多光谱成像技术在细胞DNA定量分析中的应用 |
| 1.3 本文的研究目的、意义和论文结构 |
| 1.3.1 研究目的及意义 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 2 基于多光谱成像的细胞DNA定量分析的相关原理 |
| 2.1 生物学基础 |
| 2.1.1 细胞生长周期 |
| 2.1.2 DNA指数 |
| 2.2 线性代数相关理论 |
| 2.2.1 克莱姆法则 |
| 2.2.2 矩阵的概念 |
| 2.2.3 矩阵的秩与逆矩阵 |
| 2.3 多元线性回归 |
| 2.4 吸光度剥离原理与模型 |
| 2.5 光生伏特效应 |
| 2.6 多光谱成像原理与多光谱图像解混叠矩阵模型 |
| 2.7 小结 |
| 3 实时多光谱成像系统的设计 |
| 3.1 显微光学成像系统 |
| 3.1.1 生物显微镜 |
| 3.1.2 照明系统 |
| 3.1.3 三维自动平台 |
| 3.2 分光器件和图像传感器 |
| 3.2.1 分光器件 |
| 3.2.2 图像传感器 |
| 3.2.3 多光谱成像的方案设计与器件选择 |
| 3.3 吸光度剥离矩阵模型的建立 |
| 3.3.1 建立吸光度剥离矩阵模型的多光谱成像系统的结构及组成 |
| 3.3.2 成像系统中的传递函数 |
| 3.3.3 工作流程 |
| 3.3.4 矩阵参数的获取 |
| 3.4 多光谱图像解混叠矩阵模型的建立 |
| 3.4.1 建立多光谱图像解混叠矩阵模型的硬件构成 |
| 3.4.2 多光谱图像解混叠矩阵模型的参数确定 |
| 3.5 小结 |
| 4 实时成像与解混叠系统的设计 |
| 4.1 硬件系统设计结构 |
| 4.1.1 图像数据接口 |
| 4.1.2 USB接口 |
| 4.1.3 USB固件及应用程序开发 |
| 4.2 FPGA设计 |
| 4.2.1 FPGA总体设计 |
| 4.2.2 FPGA内部各模块设计 |
| 4.3 图像同步获取与解混叠系统流水线分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 系统性能测试 |
| 5.1 吸光度多光谱剥离模型测试 |
| 5.1.1 实验方法及条件 |
| 5.1.2 实验结果 |
| 5.2 多光谱图像解混叠矩阵模型 |
| 5.2.1 实验方法及条件 |
| 5.2.2 实验结果 |
| 5.3 多光谱DNA定量分析与常规DNA定量分析的对比 |
| 5.3.1 实验目的与流程 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.4 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 本文的创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间参与的科研项目、发表的科研成果 |
| 致谢 |
四、细胞DNA图像分析技术的应用方法（论文参考文献）
- [1]电离辐射诱导的DNA损伤修复时空动态研究[D]. 吴汝群. 中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所), 2020(01)
- [2]基于DNA倍体分析和深度学习的异常细胞分类识别应用[D]. 卢兆利. 山东师范大学, 2020(08)
- [3]宫颈细胞定量分析系统关键技术研究[D]. 张传旺. 北京交通大学, 2020(03)
- [4]DNA图像分析对尿路上皮癌检出效力的前瞻性研究[D]. 罗文强. 上海交通大学, 2019(06)
- [5]基于多光谱成像的宫颈癌细胞实时筛查系统[D]. 方润. 武汉大学, 2019(06)
- [6]显微光谱成像细胞DNA定量分析关键技术与方法研究[D]. 廖乘胜. 武汉大学, 2017(01)
- [7]一种多波段光源的显微多光谱成像系统研究[J]. 廖乘胜,曾立波,吴琼水. 光子学报, 2017(11)
- [8]显微镜细胞病理图像处理算法研究[D]. 盛立伟. 东南大学, 2017(04)
- [9]宫颈细胞DNA定量分析研究[D]. 王俊杰. 武汉大学, 2017(08)
- [10]基于多光谱成像技术的宫颈细胞DNA定量分析[D]. 吴正. 武汉大学, 2016(06)