近年来发展中国家的宫颈癌病例数量呈现年轻化和上升趋势,而目前针对预防宫颈癌的有效手段是早期筛查。由于病理医师数量与待检测病例之间的巨大差距,使我国大规模推行宫颈癌筛查遇到了严峻考验。现有的宫颈细胞定量分析系统还存在诸多问题,如图像聚焦清晰度较差、细胞分类和分割不精确、DNA定量计算误差较大、样本识别精度过低等问题。针对上述问题,本文提出了一套宫颈细胞DNA(Deoxyribonucleic acid)定量分析系统,并对其关键技术进行了研究。首先自动获取宫颈涂片的图像,之后进行细胞的分割与分类,得到宫颈上皮细胞与淋巴细胞。随后对上皮细胞DNA定量计算与矫正,最终通过LSTM(Long Short Term Memory)模型对细胞时序数据分类,实现宫颈癌样本的检测。本文的主要贡献如下:(1)设计并搭建了显微镜ROI聚焦系统。通过选择显微镜、三维电动台和相机构建聚焦平台。基于图像预处理算法、宫颈上皮细胞ROI提取及清晰度计算与最佳焦平面搜索,大大改善了传统聚焦方法全局图像清晰而上皮细胞模糊的问题,得到了清晰的宫颈上皮细胞图像。实验验证本文的ROI聚焦方法有效提升了图像聚焦效果。(2)优化宫颈细胞分割与分类模型。提出了基于分水岭算法与改进VGradient Vector Fie G ld F Snak Sne(ake)模型的单细胞图像分割框架,改善传统GVF Snake模型的梯度幅值计算方法,增加阈值处理步骤,实现了单细胞图像的有效分割。在现有的工作基础上,利用凸包搜索与曲线拟合方法对重叠细胞的分割边界进行改进,得到了更符合实际的细胞分割结果。采用基于随机森林的Filter特征选择方法对提取后细胞的形态、色度、纹理和光密度特征优选,并利用Adaboost-SVM(Support Vector Machine)模型进行细胞分类。在2分类和5分类分别达到了95.83%和了94.64%的分类准确率,优于同领域其他分类方法。(3)完善了宫颈上皮细胞DNA定量计算方法,并利用LSTM模型对定量计算结果分类实现宫颈癌诊断。基于多元非线性回归方法矫正宫颈上皮细胞DNA值,通过对鼠肝片对比分析及参考文献比较说明了矫正方法的有效性。利用LSTM模型对矫正后细胞时序数据分类,实现宫颈涂片样本的精确检测。分别达到了98.3%、98.1%、97.9%的准确率、敏感性和特异性,相比同类方法具有一定优势。实验证明本文提出的宫颈细胞DNA定量分析系统相比现有方法具有一定优势,能够部分解决目前宫颈癌检测存在的问题,存在推广的现实意义。图48幅,表33个,参考文献72篇。