MATLAB形态学图像处理的癌细胞自动识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了医学显微图像中癌细胞的智能识别与分析。通过阈值分割、细胞核特征提取及形态学操作（膨胀、腐蚀），优化细胞边界，精准定位癌细胞区域，为病理诊断提供自动化辅助工具。

详 情 说 明

基于形态学图像处理的癌细胞自动识别与分析系统

项目介绍

本项目旨在开发一个基于形态学图像处理技术的癌细胞自动识别与分析系统。系统能够对医学显微图像进行智能处理，自动识别并定位其中的癌细胞，同时提取关键的形态学特征参数，为病理诊断提供定量化的辅助分析工具。系统结合了数字图像处理与模式识别技术，实现了从图像预处理到特征分析的全流程自动化。

功能特性

• 智能识别与定位：自动识别医学显微图像中的癌细胞并精确定位其位置
• 阈值分割技术：采用自适应阈值分割算法，有效分离细胞区域与背景
• 细胞核精确分割：通过专门的细胞核分割算法提取细胞核形态特征
• 形态学优化处理：运用膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等形态学操作优化细胞边界
• 自动分类识别：基于形态学特征对细胞类型进行自动分类（正常细胞/癌细胞）
• 可视化报告生成：自动生成包含识别结果、统计数据和特征参数的综合报告

使用方法

1. 准备输入图像：确保医学显微图像满足以下要求：

- 格式支持：TIFF(.tif)、JPEG(.jpg)、PNG(.png) - 分辨率：不低于512×512像素 - 染色类型：HE染色或特定荧光标记图像 - 可选：提供标注文件用于验证识别准确率

1. 运行分析系统：执行主程序文件，系统将自动完成以下处理流程：

- 图像预处理与质量增强 - 细胞区域分割与提取 - 细胞核特征精确分析 - 形态学特征参数计算 - 细胞类型分类识别 - 结果可视化与报告生成

1. 获取输出结果：系统生成的分析结果包括：

- 标注癌细胞位置的识别结果图像 - 细胞数量、大小分布等统计报告 - 正常细胞/癌细胞的分类统计表格 - 面积、周长、圆形度等形态学特征参数矩阵 - 各处理步骤的中间结果可视化图集

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux 发行版（Ubuntu 16.04+）
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 内存要求：至少8GB RAM（推荐16GB以上用于处理高分辨率图像）
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间
• 图像处理工具箱：需要MATLAB Image Processing Toolbox

文件说明

main.m文件作为系统的主控程序，实现了整个癌细胞识别与分析流程的核心调度功能。该文件整合了图像读取与预处理、自适应阈值分割、形态学操作优化、细胞核特征提取、基于形状特征的分类决策以及结果可视化输出等关键模块，构成了完整的自动化处理链条。通过该文件，用户可以便捷地完成从原始图像输入到最终分析报告生成的全过程。