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[發明專利]一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細胞檢測方法有效

專利信息
申請號: 201410369635.9 申請日: 2014-07-30
公開(公告)號: CN104156951A 公開(公告)日: 2014-11-19
發明(設計)人: 劉娟秀;王強;謝煜;張靜;劉霖;楊先明;雷皓婷;袁陽;葉玉堂;劉永 申請(專利權)人: 電子科技大學
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T7/60;A61B10/02
代理公司: 電子科技大學專利中心 51203 代理人: 張楊
地址: 611731 四川省成*** 國省代碼: 四川;51
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 針對 支氣管 肺泡 灌洗 涂片 白細胞 檢測 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種針對支氣管肺泡灌洗涂片中白細胞的自動檢測方法,特別涉及基于數字圖像處理技術的支氣管肺泡灌洗涂片中白細胞自動檢測方法。

背景技術

數字圖像是指通過數字成像設備所獲得的數字化的圖像,數字圖像具有高分辨率和高灰階值的特點。而數字圖像處理是通過計算機對圖像進行取出噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理方法和技術,以獲得人眼視覺或者某種接受系統所需要的圖像處理過程。白細胞的自動檢出是利用數字圖像處理技術分析、定位白細胞在顯微鏡中的位置,并且統計出顯微鏡視野內白細胞的數量特征。

白細胞分為粒細胞、淋巴細胞、單核細胞、嗜酸性粒細胞、嗜堿性粒細胞五種類型。現階段,針對血液中的白細胞,一般采用計算平均梯度值,然后進行邊緣提取和閾值分割的方法來對血液中的白細胞進行檢測,該方法往往對圖片拍攝條件要求較高,而支氣管肺泡灌洗涂片雜質比較多,背景條件復雜,很容易受到雜質或其他細胞的干擾而影響檢測效果。

發明內容

本發明的目的是針對背景技術的不足,設計了一種對支氣管肺泡灌洗涂片的白細胞檢測方法,該方法基于數字圖像處理技術,從支氣管肺泡灌洗涂片的數字圖像中分辨出白細胞,從而達到操作簡便、檢測效率高、精度高、漏檢率和誤檢率低、成本低的目的。

本發明提供的技術方案為一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細胞檢測方法,該方法包括以下步驟:

步驟1:使用顯微鏡采集支氣管肺泡灌洗涂片的顯微圖像;

步驟2:對步驟1中的圖像進行灰度化處理,轉化為灰度圖像;

步驟3:將步驟2中的灰度圖像轉化為二值化圖像;

步驟4:將步驟3中的二值化圖像進行去噪、邊緣增強和邊緣銳化處理;

步驟5:將步驟4中的二值化圖像連通域標記,并計算連通區域包括:面積、周長、離心率在內的外形特征;

步驟6:根據連通區域外形特征對步驟5中的聯通區域進行初步篩選,保留外形特征符合白細胞條件的連通區域,然后按照其面積大小分為膿球細胞疑似區域和普通白細胞疑似區域;

分別對這兩類細胞疑似區域采用不同的處理方法,針對普通白細胞疑似區域,我們采用步驟7到步驟17的步驟:

步驟7:找到步驟6中普通白細胞疑似區域在原灰度圖中位置,并在灰度圖中裁剪出普通白細胞疑似區域,得到若干裁剪圖像;

步驟8:將步驟7中的裁剪圖像轉化為二值化圖像;

步驟9:將步驟8得到的二值化圖像中連通區域進行標記,統計連通區域的面積和質心特征,找到面積最大連通區域,并排除遠離面積最大連通區域中心的其它連通區域;

步驟10:將步驟9得到的圖像填充、膨脹、腐蝕,并重新標記連通區域,統計各連通區域的面積,找到各二值化圖像中最大連通區域,并計算最大連通區域的圓形度;

步驟11:利用各二值化圖像中最大連通區域圓形度對二值化圖像進行篩選,保留符合復合白細胞圓形度特征的二值化圖像;

步驟12:將步驟11保留的二值化圖像進行填充、膨脹處理,從新標記連通區域,統計連通區域的面積,找到最大連通區域,計算最大連通區域的圓形度;

步驟13:利用最大連通區域圓形度特征對步驟12中的圖像進行篩選,進一步保留符合白細胞圓形度特征的二值化圖像;

步驟14:統計步驟13保留下來的各二值化圖像中第二大連通區域的特征,計算第二大連通區域的圓形度和所占二值化圖像面積百分比;

步驟15:利用步驟14中的圓形度和面積百分比對二值化圖像進行篩選,保留復合條件的二值化圖像,在原灰度圖中找到該二值化圖像對應區域,并標記;

步驟16:計算標記區域的灰度平均值、灰度方差值,利用灰度平均值和灰度方差對步驟15中找到的區域進行篩選;

步驟17:將篩選后的區域在原圖中標記出來,并認定該區域為白細胞對應的區域;

針對膿球細胞疑似區域,我們采用步驟18到步驟24的步驟:

步驟18:運用索貝爾算子尋找步驟6中標記的膿球細胞疑似區域的邊緣;

步驟19:尋找步驟18得到的膿球細胞疑似區域邊緣的凹點,并標記出凹點位置;

步驟20:根據步驟19中各凹點的位置,將膿球細胞疑似區域劃分為多個單細胞,并統計細胞個數;

步驟21:通過步驟20統計得到的細胞個數,排除細胞個數較少的連通區域,;

步驟22:在原灰度圖中找到步驟21中保留區域的對應區域,并計算灰度平均值和灰度方差值;

步驟23:利用灰度平均值和灰度方差對步驟22中找到的區域進行篩選;

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