第一章. 绪论
1.1. 课题背景
随着计算机技术的飞速发展，人类的生活也越来越离不开计算机了，计算机技术为人们带来了极大的便利，计算机技术还帮人们解决人工无法完成的难题。例如在医学领域，计算机的应用就非常普遍，特别是图像和图形技术。图像和图形技术可以辅助医生进行外科手术，也可以通过辅助医生为病人做身体检查。总之，计算机技术的发展不断地推动医学技术向前发展，同时医学技术也反过来刺激计算机技术不断完善。衡量男性生育能力的指标中，精子的受孕能力是最重要的，一般常规的精液分析工作包括精子形态、精子活力、精子存活率、精子个数、精液粘稠度、精液ph 值、精液液化时间、精液总量等。在计算机辅助精子分析系统出现前，精子运动能力分析主要是由有经验且训练有素的医生通过观察生物显微镜下的精子标本，通过肉眼粗略统计在视野某一范围内的精子个数，并且计算此视野范围内的精子在一定时间内运动的路程，然后统计并计算精子的运动能力。这种人工的计数方法存在着主观性强，可再现性差，准确率低的缺点，而进行人工观察分析的医生还需经过专业训练和长期实践。就算经过长期的专业训练和实践，不同医生对同一标本给出的分析结果仍然可能是南辕北辙的。在参考中及，Jequier 和Ukombe 的一项研究表明：26 位观察者对同一精液标本进行观察分析，然后分别给出分析结果，结果却让人瞠目结舌，26 位观察者对精子活动百分率的估计结果最低达到了30%，而最高竟然达到80%，而更让人惊讶的是对前向运动精子百分率的估计结果，结果分布在5%至85%之间。可见传统的人工精液分析方法受主观影响过大，而且由于精子密度大、移动速度快，观察者很难再显微镜下做出准确分析。
1.2. 多目标检测与跟踪技术概述
1.2.1. 目标检测算法
在进行运动目标的跟踪前，第一步就是需要对目标进行检测提取，即从图像中先找出人们感兴趣的目标区域，然后再对目标进行运动状态的估计，实现对运动目标的跟踪。之所以可以将目标区域从图像中提取出来，是因为目标区域（称为前景）有区别于背景的特点，或因为它是运动的，或因为它的其他特点。目前流行的目标检测算法主要包括帧差法、背景减除法和光流法。帧差法利用求出相邻两帧图片对应像素的时间差分，从而求得运动目标的区域。而背景减除法先对背景建模，然后计算当前图像与背景的差分，从而得到目标区域。而光流法则是通过计算像素运动的快慢与方法来区分目标区域与背景区域。这三种方法都各有优点和缺点，帧差法在计算差分时容易产生空洞，背景减除法需要建立适应性好的背景模型时较为困难，而光流法的计算较为复杂且抗噪声的效果差。
第二章. 系统结构及算法流程
本章主要对计算机辅助精子分析系统（Computer Aided Sperm Analysis System，以下简称CASA 系统）进行简单扼要的介绍。首先简介CASA 系统主要研究的问题及研究意义，并给出系统中的主要参数定义及计算方法；然后给出CASA 系统的系统结构，并及此系统的应用前景；最后介绍系统中对医学序列图像的处理过程。
2.1. 计算机辅助精子分析系统简介
CASA 系统首先通过连接安装在生物显微镜上方的摄像头并控制摄像头拍摄在一段时间内精子运动的视频，然后提取出视频中的图像序列，此时准备工作已完成接下来，对图像序列中的每张图片进行图像预处理并进行二值化分割出精子区域，后运用跟踪算法分析每个精子在图像序列中的运动轨迹，并且计算由国际卫生组织（WHO）给出的各个评定男性精液活性的参数，最后系统输出精液分析报告。
2.2. 系统结构
踪及报表输出功能的专门分析医学图像的多功能软件。如图2-5 所示，计算机辅助精子分析系统由光学显微镜、CCD 摄像头、图像采集卡及PC 机组成。计算机辅助精子分析软件通过图像采集卡连接到安装在光学显微镜上方的CCD 摄像头，控制摄像头对在光学显微镜下的精液标本进行视频拍摄，软件将拍摄下来的视频进行一系列的分析处理和计算，将结果展示出来
第一章. 绪论..................1
1.1. 课题背景................ 1
1.2. 多目标检测与跟踪技术概述........ 2
1.3. 本课题的研究任务和创新点.............. 5
1.4. 论文组织结构......... 6
第二章. 系统结构及算法流程.............8
2.1. 计算机辅助精子分析系统简介.......... 8
2.2. 系统结构.......... 11
2.3. 分析处理流程概述............ 12
2.4. 本章小结................. 13
总结
本文就医学图像中的多目标检测与跟踪技术展开了研究和讨论，首先介绍了算法所依托系统的系统结构和算法流程，接着概要地介绍了当前流行的目标跟踪算法，然后叙述了在单帧医学图像中多目标检测的实现过程，最后讨论分析了在序列医学图像中多目标跟踪的实现流程。本文所做的工作可总结如下：（1） 在单帧医学图像中实现了提取目标区域。通过清晰度判断、灰度化、去噪及阈值分割等一系列图像操作后，再使用目标的形态特点对候选目标区域进行过滤从而提取出目标区域。（2） 提出了新的多目标跟踪算法中的运动状态估计方法。本文介绍了几种流行的滤波估计方法，并分析讨论了已有状态估计方法在医学图像特殊应用中的不足，在旧方法的基础上提出了新的基于自适应运动模型的目标状态估计方法。此外，还提出了状态估计方法的补偿算法，用于解决目标状态估计方法失效时目标跟踪门的确定。（3） 对已有的多目标跟踪算法中的数据关联方法做了改进。本文在第三章中对几种流行的数据关联算法进行概要的介绍，并在最后一章实现了最近邻数据关联方法。实验发现当使用最近邻方法进行多目标数据关联时会出现关联冲突现象，导致跟踪失败或跟踪错误。所以笔者对最近邻方法进行了改进，使用加权距离衡量回波与目标运动轨迹的相似性，并最后给出了解决关联冲突的数据关联方案。
参考文献
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