[發(fā)明專利]一種白細胞自動識別計數(shù)方法

無效

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• 申請日: 2012-11-27
• 公開（公告）號: CN103020639A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發(fā)明（設計）人: 王敏
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G01N21/25
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種白細胞自動識別計數(shù)方法，其特征在于：包括以下步驟：

（1）預處理：對彩色血液顯微圖像預處理，得預處理圖像；

（2）色彩空間轉換：將預處理圖像由RGB色彩空間映射到HLS色彩空間，得變換色調圖像；

（3）粗分割：使用基于邊界支持向量的灰度圖像分割方法對變換色調圖像粗分割，得粗分圖像；

（4）白細胞檢出：對粗分圖像采用層層篩選策略和數(shù)學形態(tài)學方法檢出所有白細胞，得一組單個白細胞局部色調圖像；

（5）細分割：使用聚類分析法確定閾值，結合閾值分割和二值形態(tài)學方法對每個單個白細胞局部色調圖像細分割，得與背景的分離的白細胞、細胞核和細胞漿圖像；

（6）特征參數(shù)提取：對白細胞、細胞核和細胞漿圖像提取特征參數(shù)；

（7）識別分類：由特征參數(shù)，利用支持向量機完成對白細胞的識別與分類；

（8）結果輸出：統(tǒng)計各類白細胞在血液中所占百分比，顯示或打印分析數(shù)據(jù)結果。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種白細胞自動識別計數(shù)方法，其特征在于：步驟（1）中，預處理方法為圖像平滑法或中值濾波法。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種白細胞自動識別計數(shù)方法，其特征在于：步驟（3）中，所述粗分割方法包括以下步驟：于變換色調圖像中構建一個緊致的直方圖；將所述緊致直方圖看作函數(shù)關系，利用支持向量回歸找到邊界支持向量集；在所述邊界支持向量集中篩選閾值；利用所述閾值對所述變換色調圖像進行閾值粗分割。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種白細胞自動識別計數(shù)方法，其特征在于：步驟（6）中，所述特征參數(shù)包括：

（a）形態(tài)特征參數(shù)：為對白細胞、細胞核的葉數(shù)、形狀、大小、輪廓的規(guī)則程度定量描述的特征參數(shù)；

（b）色彩特征參數(shù)：為對白細胞、細胞核和細胞漿的亮度、色調、飽和度定量描述的特征參數(shù)；

（c）紋理特征參數(shù)：為對所述細胞核的紋理特征定量描述的特征參數(shù)。

5.根據(jù)權利要求4所述的一種白細胞自動識別計數(shù)方法，其特征在于：所述形態(tài)特征參數(shù)及其獲取方法，包括：

(1a)細胞面積G₁＝細胞內象素總數(shù)；

(1b)細胞漿與細胞面積比G₂＝細胞漿像素總數(shù)/細胞像素總數(shù)；

(1c)細胞圓形度G₃＝細胞輪廓像素數(shù)的平方/（4π×細胞內象素總數(shù)）；

(1d)細胞的核葉數(shù)G₄＝核分葉的個數(shù)；

(1e)細胞核圓形度G₅＝細胞核輪廓像素數(shù)的平方/（4π×核內象素總數(shù)）；

(1f)細胞核的伸長度：G₆＝D_max/D_min；式中D_max、D_min分別表示細胞核在各個方向上投影的最大值、最小值；

(1g)細胞核凹度：G₇＝1-ρ_imax(θ₁,θ₂)，其中ρ_i＝1/180°。