Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Диссертация Современные диагностические комплексы

Информация:

Тип работы: Диссертация. Добавлен: 9.12.2012. Сдан: 2011. Страниц: 41. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


ВВЕДЕНИЕ


Актуальность темы. По мере расширения и углубления знаний об интимных механизмах жизнедеятельности, процессах возникновения и развития патологических изменений в организме все большее значение для медико-биологических исследований, диагностики и лечения приобретают технические средства. Общеизвестна роль микроскопии в возникновении и развитии гистологии, патологической анатомии, бактериологии и в других основополагающих медико-биологических науках.
На текущем этапе развития микроскопии как метода медико-биологического анализа преобладает неавтоматизированный метод исследования, требующий непосредственного участия лаборанта или врача во всех операциях, определённых стадиями процесса.
Широкий круг возможностей даёт автоматизированная микроскопия, использование которой стало возможным благодаря развитию вычислительной техники и периферийных устройств «захвата» исследуемого изображения [35,53,54,54,64,67].
Современные диагностические комплексы включают в себя аппаратные и программные модули для управления сканированием мазков [62], предобработки изображения, расчёта морфологических признаков исследуемых объектов и их классификации [11,19,22,33,40,55]. Некоторые комплексы также оснащены экспертно-советующими системами для отслеживания динамики течения биологических процессов на микроуровне [51].
На текущем этапе развития систем подобного типа их эффективное использование возможно только при соответствии входной информации жёстким требованиям, а именно, выдерживании высокого качества исследуемых препаратов для обеспечения стабильной наблюдаемой цвето-яркостной картины. Данное требование накладывает ряд ограничений на применение подобных систем из-за трудностей, связанных с получением стабильных по цвето-яркостным характеристикам изображений исследуемых препаратов [78].
Недостатки систем автоматизированной микроскопии как инструментария для решения задач в данной предметной области медицинских исследований могут быть устранены за счёт разработки методов и алгоритмов обработки растровых изображений медико-биологических препаратов, отличающихся повышенной устойчивостью к качеству последних.
Существует множество методов обработки растровых изображений, которые описаны в работах В.А. Сойфера, Р. Вудса, У. Прэтта и других авторов [24,29,31,47,74,79]. Сущность приведенных в их работах методов заключается в общих алгоритмах, результат работы которых не зависит от специфики обрабатываемых изображений. Однако мы считаем, что решение задач, обусловленных предметной областью микроскопии медико-биологических препаратов, обязательно должно учитывать особенности изображений и цели исследований.
Актуальность данной работы состоит:
- в необходимости разработки алгоритмов автоматической сегментации изображений медико-биологических препаратов, позволяющих выделить объекты исследования на совокупном изображении даже при смещении их цвето-яркостных характеристик. Кроме того, алгоритмы должны обеспечивать надлежащее качество сегментации, обладая повышенной по сравнению с аналогами автоматической составляющей;
- в повышении надёжности и качества распознавания объектов препарата за счёт замены таких параметров классификации, как цвет и оптическая плотность, на признаки, не зависящие от общих параметров растрового изображения (яркость, цвет, оттенок и др.);
- в определении новых границ функциональности универсальных автоматизированных диагностических комплексов, решающих задачи микроскопии медико-биологических препаратов;
Актуальность темы для решения прикладных задач подтверждается потребностью в разработке систем автоматизированной диагностики, обладающих достаточными возможностями для классификации «сложных» микрообъектов, патологий на клеточном уровне, а также классификации юных форм клеток костного мозга и других объектов исследования, отличающихся слабовыраженными признаками классификации.
Целью диссертационной работы является разработка новых методик и алгоритмов обработки растровых изображений медико-биологических препаратов, полученных в результате микроскопии, обеспечивающих решение задач «машинного» зрения в данной предметной области...........


.........- на разработку методов для определения второстепенных морфологических признаков исследуемых объектов, с целью повышения вероятности адекватной классификации при исключении из набора признаков цвето-яркостных параметров. К таким второстепенным признакам применительно к клеткам крови можно отнести: зернистость гранулоцитов, количество сегментов ядра, грубость ядра и т.д.



Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.