基于遗传算法的生物组织图像最佳挖取点寻优

王朝晖; 李 莉; 李引生; 蒋庄德

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基于遗传算法的生物组织图像最佳挖取点寻优

更新时间：2020-08-12

- 基于遗传算法的生物组织图像最佳挖取点寻优
- Seeking of tissue image digging point method based on genetic-arithmetic
- 光学精密工程 2005年13卷第2期页码：231-236
- 作者机构：
  
  1. 西安交通大学机械工程学院, 陕西西安 710049
  2. 国家微检测系统工程技术研究中心,陕西西安 710069
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP391.41
- 收稿日期：2005-01-14，
  
  修回日期：2005-02-08，
  
  网络出版日期：2005-04-30，
  
  纸质出版日期：2005-04-30
- 稿件说明：
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王朝晖, 李莉, 李引生, 等. 基于遗传算法的生物组织图像最佳挖取点寻优[J]. 光学精密工程, 2005,13(2):231-236.

WANG Chao-hui, LI Li, LI Yin-sheng, et al. Seeking of tissue image digging point method based on genetic-arithmetic[J]. Optics and precision engineering, 2005, 13(2): 231-236.
王朝晖, 李莉, 李引生, 等. 基于遗传算法的生物组织图像最佳挖取点寻优[J]. 光学精密工程, 2005,13(2):231-236. DOI：

WANG Chao-hui, LI Li, LI Yin-sheng, et al. Seeking of tissue image digging point method based on genetic-arithmetic[J]. Optics and precision engineering, 2005, 13(2): 231-236. DOI：

摘要

生物组织微阵列芯片的制备过程中

需要从包埋有生物组织的蜡块中挖取一块直径为0.5~1.5 mm的组织蜡柱。为了实现自动化作业

研究了基于数字图像处理的组织蜡柱最佳挖取点计算机寻优策略。确定了问题的数学描述为在选定组织图像区域中寻找最大内切圆的圆心

提出了基于遗传算法的寻优算法。重点探讨了坐标点编码

参数选取和遗传操作方法等。研究了个体适应度快速计算方法

初始种群选择等算法改进方案。经过实际编程反复数次实验

结果表明迭代60次算法完全收敛

证明其搜索速度和稳定性都比较好

完全满足自动化作业的在线计算要求。

Abstract

For tissue-micro-array manufacture automatization

the fitness point seeking in the wax where the tissue sample to be picked up was studied. Based on digital image of tissue

the mathematical model of seeking was described as seeking the biggest inscribed circle center in the tissue area. The seeking method based on genetic-arithmetic was researched

including the code principle

parameters selection and the implementing method. The arithmetic improvement consists of fitness calculation and initialization selection

etc. The results of theory analysis and experiment prove that this arithmetic is effective and useful to fulfill the on-line manipulation.

关键词

Keywords

references

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