开题报告内容：（包括拟研究或解决的问题、采用的研究手段及文献综述，不少于2000字）
论文标题：基于机器学习的细胞荧光图像处理方法研究
1.课题研究的目的和意义
1.1研究目的及现状
随着显微成像技术、染色技术的发展，借助仪器，我们可以快速地获得高质量的细胞图像，然而以往研究中，对这些图像的处理大多采用现有的软件进行统计分析，其准确性、精确性有时存在问题。同时，在应用一套固定参数对多张图片进行批量处理时，往往会出现参数难以普适的问题。由于软件的封装性，我们难以灵活地去调整方案。因此，本课题打算使用计算机机器学习的方法，对获取的细胞荧光图像进行处理分析。
1.2研究意义
细胞荧光成像是药学研究中有力的技术手段，能否充分利用其信息，将显著地影响着某些药物筛选模型的应用。本课题拟通过计算机机器学习的方法，寻求一种可靠的，灵活的细胞荧光图像的分类方法，从而辅助药物筛选时命中化合物（hits）的判别。
2.文献综述
2.1图像分割技术综述
图像分割是计算机视觉中的重要一环。在实际应用中，往往一幅图中的对象千差万别，能否提取分离出单个对象，对研究的意义十分重大。目前，图像分割的方法已经很多，结合文献，将主要的几种分割方法列举如下：
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
