基于HSV的乳腺癌细胞识别方法

乳腺癌是女性致死率最高的疾病之一,严重威胁女性的身体健康。目前,病理医生判断病症等级,仍通过观察病理切片中的增殖细胞个数,具有很大的主观性。本文提出了一种将RGB彩色空间和HSV彩色空间模型结合的方法,采用各分量的色度特征,通过量化分析建立色度特征方程,实现从病理图像中检测识别乳腺癌增殖细胞。经20组乳腺癌病理切片图像验证,准确性达到了94.2%,优于单色彩空间模型方法约4%,本文提出方法能够更精确识别乳腺癌细胞,为乳腺癌细胞识别提供了一种新方法。     

小型Wi-Fi智能显微镜设计

为了摆脱传统显微镜操作繁杂、体积巨大、光源严格等问题,提出了一种小型Wi-Fi智能显微镜系统。采用常见网络相机的CMOS电路作为显微镜的成像电路,并合理利用网络摄像头感光性强的优势。通信模块采用ESP8266模块的AP功能实现电脑与显微镜的网络通信,可将图像传输在上位机软件上执行相机参数设置、图像保存等操作。利用NX12.0软件设计显微镜的机械结构并通过三维打印技术实现,成本低廉。最终实现了整个系统的配合运转,并通过该显微镜采集到了细胞图像。