基于計(jì)算機(jī)圖像處理的白細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng).pdf

1、白細(xì)胞分類識(shí)別是血液檢驗(yàn)的一項(xiàng)重要內(nèi)容。為了減輕臨床檢驗(yàn)人員的工作量、提高檢驗(yàn)精確度、普及血細(xì)胞自動(dòng)計(jì)數(shù)與分類技術(shù)和滿足科研工作的需要，在前人的研究基礎(chǔ)上，本文分析了白細(xì)胞自動(dòng)分類系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和性能，提出了以顯微鏡、微型計(jì)算機(jī)和彩色CCD為主體，應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖象分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)白細(xì)胞分類的實(shí)用化體系結(jié)構(gòu)。本系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集模塊、預(yù)處理模塊、圖象分割模塊、特征提取模塊和模式識(shí)別模塊組成其核心。這些模塊承擔(dān)了識(shí)別過程中各個(gè)環(huán)節(jié)的工作。另外還構(gòu)建了數(shù)據(jù)

2、存儲(chǔ)模塊。 在采集數(shù)據(jù)時(shí)，本研究為血涂片的制作制定了規(guī)范，目的是使獲取的原始數(shù)據(jù)具有高分辨率和低噪聲。采集數(shù)據(jù)之后，立即對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，以利保存和處理時(shí)減少計(jì)算量。 在圖象分割時(shí)，本研究對閾值分割、區(qū)域增長、邊緣檢測等分割方法作了闡述并對處理結(jié)果進(jìn)行了評(píng)價(jià)，此外還提出了一種新的分割方法——超藍(lán)分割法。此方法基于對白細(xì)胞染色后細(xì)胞核區(qū)域像素中藍(lán)色分量所占比重最大之特點(diǎn)，用此方法處理圖象，獲得滿意結(jié)果。在細(xì)胞計(jì)數(shù)時(shí)，本文在分

3、析經(jīng)典的像素標(biāo)記算法基礎(chǔ)上，結(jié)合本文研究對象的特點(diǎn)提出了一種新的標(biāo)記算法——遞歸標(biāo)記算法，此算法在標(biāo)記目標(biāo)區(qū)域時(shí)進(jìn)行了一種類似滾雪球的處理方式，一次掃描就可以完成對所有目標(biāo)區(qū)域的標(biāo)記工作。它大大地降低了算法實(shí)現(xiàn)的難度，同時(shí)也滿足了處理精確度。 在提取特征參數(shù)時(shí)，結(jié)合臨床檢驗(yàn)工作人員的經(jīng)驗(yàn)，本研究選擇了從細(xì)胞的形態(tài)學(xué)特征、彩色光密度特征和紋理特征三個(gè)方面去進(jìn)行特征提取，建立了由細(xì)胞核分葉數(shù)、細(xì)胞核面積、細(xì)胞漿面積、細(xì)胞周長、細(xì)胞形