【摘 要】
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寄生虫病是影响人类健康的重要疾病之一,而病原体(虫卵)检测是诊断寄生虫病的最常用和最可靠的方法,但是目前这项工作仍然只能靠有经验的专家用肉眼完成,这就严重影响了寄生
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寄生虫病是影响人类健康的重要疾病之一,而病原体(虫卵)检测是诊断寄生虫病的最常用和最可靠的方法,但是目前这项工作仍然只能靠有经验的专家用肉眼完成,这就严重影响了寄生虫病的诊断和治疗.该文在研究国内外在病原体(虫卵)图像的自动检测中使用的方法和技术的基础上,对虫卵图像进行了压缩、分割和旋转预处理;对经过预处理的虫卵图像在小波分解系数、熵、能量、形态和颜色方面进行特征提取,并对特征进行了降维和优化;设计了最小距离分类器、BP神经网络分类器和概率神经网络分类器,并对实验数据进行了比较分析.该文采用优化后的特征,对血吸虫等九种寄生虫卵图像进行自动识别,在每种虫卵80个训练样本的情况下,取得了平均正确识别率为99.23％的较好结果.
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