尿液顯微顆粒自動(dòng)檢測(cè)與圖像處理研究.pdf

1、尿液檢測(cè)是醫(yī)學(xué)臨床檢驗(yàn)操作規(guī)程中的三大常規(guī)檢驗(yàn)項(xiàng)目之一。我國(guó)第三版《全國(guó)臨床檢驗(yàn)操作規(guī)程》中對(duì)尿液檢驗(yàn)提出了明確要求。但是目前很多醫(yī)院的尿液檢驗(yàn)還停留在人工鏡檢或半自動(dòng)檢驗(yàn)的水平上,不僅速度慢、溯源性差、標(biāo)準(zhǔn)化程度低,而且在很大程度上依賴于檢驗(yàn)醫(yī)師的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。本文結(jié)合尿液自動(dòng)檢測(cè)的需要,在檢測(cè)系統(tǒng)的加樣機(jī)構(gòu)、智能控制、機(jī)器視覺、圖像處理與模式識(shí)別等方面進(jìn)行了研究。
　　在檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)成和檢測(cè)方法方面,設(shè)計(jì)了全自動(dòng)多通道在線檢測(cè)系統(tǒng),

2、主要包括:加樣機(jī)構(gòu)與液路系統(tǒng)、基于ARM的顯微鏡自動(dòng)調(diào)焦機(jī)構(gòu)和系統(tǒng)軟件等;針對(duì)原有方法所需自然沉降時(shí)間長(zhǎng),而尿液顯微顆粒實(shí)際上是呈現(xiàn)空間分布的特點(diǎn),提出了空間動(dòng)態(tài)坐標(biāo)跟蹤檢測(cè)法,提高了檢測(cè)速度和檢測(cè)效果。
　　在顯微圖像分析方面,分析了影響圖像清晰度的各種因素,設(shè)計(jì)了一種靈敏度較好的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù),構(gòu)建了以圖像清晰度為控制目標(biāo)的多傳感顯微圖像自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng),使得尿液檢測(cè)系統(tǒng)能夠持續(xù)穩(wěn)定地獲得高質(zhì)量的圖像;建立了空間多焦面圖像融合模型

3、,給出了該模型的算法,設(shè)計(jì)了基于小波和小波包變換的圖像融合方法,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性,在避免漏檢、少檢和錯(cuò)檢等保證檢測(cè)有效性方面取得了較好的效果。
　　圖像顯微顆粒的自動(dòng)分割是尿液自動(dòng)分析的核心技術(shù),圖像分割算法的有效性直接影響顯微顆粒形態(tài)特征提取的有效性。論文研究了各種圖像分割方法及其分割效果,設(shè)計(jì)了基于索伯爾算子的邊緣檢測(cè)算法;對(duì)于圖像中的粘連顆粒,引入脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)的分割的方法,實(shí)驗(yàn)表明,PCNN在處理粘

4、連細(xì)胞的欠分割問題上具有良好的效果。
　　識(shí)別準(zhǔn)確率是尿液檢測(cè)系統(tǒng)的主要考核指標(biāo),顯微顆粒特征提取的性能與有效性直接影響模式識(shí)別的準(zhǔn)確率。在圖像分割的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究了圖像特征的提取方法,從外形、結(jié)構(gòu)、紋理、頻域、區(qū)域等方面對(duì)尿液顯微顆粒特征進(jìn)行了分析,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)尿液顯微顆粒進(jìn)行分類計(jì)數(shù),通過實(shí)際測(cè)試,證明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的分類效果。
　　論文的研究成果已經(jīng)應(yīng)用于蘇州惠生電子科技有限公司的全自動(dòng)尿液自動(dòng)分析儀上,