基于FPGA的血細胞脈沖信號識別算法的研究與實現.pdf

1、血細胞計數,在血液學檢測方面的工作中具有非常重要的作用,它是臨床判斷有無疾病、疾病種類和嚴重程度的重要依據。血細胞識別是計數的關鍵,隨著模式識別技術的不斷發(fā)展,它逐漸成為生物醫(yī)學領域的一個研究熱點。血液參數主要包括血紅蛋白(HGB)濃度,紅細胞(RBC)、白細胞(WBC)和血小板(PLT)的數量及其體積分布等。這些參數已經成為檢驗醫(yī)學中最常用、最重要的疾病診斷手段之一。
　　 Coulter原理廣泛應用于血細胞分析儀,由于血細胞

2、通過傳感器有時會形成M型信號,同時噪聲和干擾也會使疊加在信號上,就會使得后續(xù)細胞信號的識別變得困難。基于Coulter原理的傳統(tǒng)信號識別方法主要采用模擬電路實現,這種方法對M信號會產生誤識別。在分析了傳統(tǒng)識別方法的基礎上,本文研究的是基于數字脈沖處理(Digital PulseProcess,簡稱DPP)技術來實現血細胞識別、計數及體積分布統(tǒng)計的方法。
　　 DPP技術可以根據所采集的細胞信號計算脈沖寬度、高度以及脈沖積分等參數

3、,實現對各類細胞信號的識別。文章提出了基于Coulter原理的數字微粒處理識別(DPR)算法,該算法可以識別單個細胞脈沖和兩種原因產生的M信號,并可以有效避免非細胞信號的誤識別,提高測量結果的準確度。最終采用硬件描述語言(VHDL)在現場可編程門陣列(FPGA)芯片上實現了該算法,并自主研發(fā)了基于FPGA的血細胞直方圖分布統(tǒng)計電路,實現了血細胞分布統(tǒng)計的功能。該電路主要包括細胞信號量化、濾波、識別和統(tǒng)計等功能。其測量結果表明:DPR算法