全血細(xì)胞成像五分類算法研究.pdf

1、人體白細(xì)胞的計數(shù)和質(zhì)量是臨床診斷的重要依據(jù)。自動化血液細(xì)胞分析儀由于操作簡便、快速，現(xiàn)正逐漸取代傳統(tǒng)的顯微鏡計數(shù)法而被廣泛應(yīng)用。然而目前國內(nèi)大多數(shù)是電阻型血液分析儀，準(zhǔn)確率和精度不夠高。要對血涂片進(jìn)行精密分析必須進(jìn)行血細(xì)胞的形態(tài)學(xué)識別。因此，運用計算機(jī)模式識別技術(shù)自動識別血細(xì)胞圖像是模式識別在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域應(yīng)用的一個重要研究課題。
　　 本文的主要研究工作是白細(xì)胞顯微圖像分析，綜合應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，圍

2、繞著白細(xì)胞顯微圖像分析系統(tǒng)的信息化、自動化程度中的幾個關(guān)鍵問題做了以下幾方面的研究:1.建立細(xì)胞模型，實現(xiàn)對各種特征的量化。2.實現(xiàn)白細(xì)胞的定位和區(qū)域分割。3.對白細(xì)胞圖像進(jìn)行特征提取。4.建立白細(xì)胞圖像識別分類器。5.實現(xiàn)學(xué)習(xí)功能。本文分別從理論和實際應(yīng)用的角度對其中的技術(shù)難點進(jìn)行深入分析，在以下幾個方面取得了創(chuàng)新：
　　 根據(jù)人眼視覺顯著性注意機(jī)制，提出了一種新的算法，從粗到細(xì)序貫處理，分割出白細(xì)胞并提取特征。
　　

3、 利用圖像的形態(tài)信息和細(xì)胞的先驗知識，先分割出細(xì)胞的大致形狀，再進(jìn)一步得到細(xì)胞形狀的細(xì)節(jié)特征。解決了一般數(shù)字圖像處理技術(shù)難以分割具有交疊區(qū)域的白細(xì)胞圖像的問題。在減少了誤判率的同時也大大減少了計算量。
　　 提出一種新的描述目標(biāo)形狀特征的指標(biāo)，可以從各種精細(xì)度反應(yīng)細(xì)胞核的形狀信息，更利于識別。
　　 通過對30幅圖像共58個白細(xì)胞的測試表明，此算法的正確識別率為98.08％。在dsp平臺上測試，計算的速度可以達(dá)到每秒25