MATHEMATICAL MORPHOLOGY OF BIOMEDICAL THIN SECTIONS

生物医学薄片的数学形态学

基本信息

项目摘要

The availability of systems for digitizing biomedical thin sections has led to a large number of techniques for the computer-aided analysis of these images. Automatic analysis of these sections has been hampered by threshold dependent techniques. This is probably due to the complexity of biological images and the difficulty of adequately parameterizing color characteristics of various stains. Repetition of the results of analysis is extremely important in this class of images, and dependence on thresholds will have an adverse effect on this goal. Mathematical morphology is the study of characteristics of shape and interrelationships between shapes. It is based on set theory operations originally examined by Minkowski, Matheron and Serra. Thus far, biomedical analysis has been limited to black and white or gray scale images. Our short term goal is the development of an imaging algebra based on mathematical morphology operations for the analysis of full color biomedical thin sections. The set theory basis is derived from our previously developed computer vision system design. Long term goals include the study of new mathematical morphology operations for biomedical image analysis, and the study of various multiple valued logic systems for suitability as a basis.
生物医学薄切片数字化系统的可用性 导致了大量的计算机辅助技术 分析这些图像。 自动分析这些部分 受到阈值相关技术的阻碍。 这是 可能是由于生物图像的复杂性, 难以充分参数化的颜色特性 各种污渍 分析结果的重复性极高, 重要的是在这类图像,并依赖于阈值 会对这一目标产生不利影响。 数学形态学是对形状特征的研究 以及形状之间的相互关系。 它以集合论为基础 操作最初由Minkowski,Matheron和Serra检查。 到目前为止,生物医学分析仅限于黑色和白色 或灰度图像。 我们的短期目标是发展 基于数学形态学运算的成像代数 用于全彩色生物医学薄切片的分析。 集合 理论基础来自我们以前开发的计算机 视觉系统设计 长期目标包括研究新的 生物医学图像的数学形态学运算 分析和研究各种多值逻辑系统 作为基础的适合性。

项目成果

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