[發明專利]一種白細胞自動定位檢測及分類識別系統及方法

在審

• 申請號: 201911331261.0
• 申請日: 2019-12-21
• 公開（公告）號: CN111062346A
• 公開（公告）日: 2020-04-24
• 發明（設計）人: 王瑜;李迅波;蔡吳缺;魏宏才;曾毅星;董一凡
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都中亞專利代理有限公司 51126
• 代理人: 王崗

本發明公開了一種白細胞自動定位檢測及分類識別系統及方法，其特點是采用低倍物鏡和高倍物鏡輪換拍攝白細胞顯微圖像，依據白細胞顯微圖像的顏色屬性和分布稀疏性，利用HSV變換和投影分割方法，自動定位白細胞在低倍物鏡所拍攝的圖像中的位置；通過區域包圍盒碰撞檢測，確定高倍物鏡拍攝時，載物臺的行走路徑和拍攝位置，提高數據采集速度，減少載物臺運動位置和路長，保證拍攝到完整的白細胞圖像；采用深度可分離卷積神經網絡模型對白細胞進行分類識別，提高網絡運行效率。本發明提出的方法具有白細胞定位檢測精度高，數據采集效率高，分類識別準確率高等優點。

技術領域

本發明涉及屬于醫學器械檢測技術領域，具體地說，是一種采用圖像分析的白細胞檢測及分類識別系統及方法。

背景技術

人體血液中的白細胞包含單核、淋巴、嗜堿性粒、嗜中性粒和嗜酸性粒五類細胞。在健康情況下，白細胞的濃度和各種白細胞的比例保持相對穩定。一旦出現病理，可引起白細胞的濃度比例、形狀和細胞紋理上的改變。例如：機體遭受細菌感染，中性粒細胞增多；體內免疫機能出現問題或出現癌變時，淋巴細胞的生物活性物質會發生改變。因此，在醫學臨床應用中，白細胞的數量、形態和比例等方面的變化能夠反映機體的病理情況，可對病情做出合理預測，是人體健康狀況的重要表征。白細胞分類計數是臨床檢驗的一項重要內容，有助于醫生作出正確診斷，制定治療方案和觀察療效。

目前，白細胞分類技術主要方法有：人工目測計數法和自動計數法。前者易造成檢測人員疲勞和計數誤差。后者主要有阻抗、激光散射檢測法和熒光染色技術。電阻抗法用于測量細胞體積大小，電阻抗和射頻電導聯合檢測法需要采用四個檢測系統來檢測不同類型的細胞；多角度激光偏振光散射檢測法，從四個角度來檢測通過激光束的細胞所產生的散射光，不同的散射角度識別不同類型的白細胞。這兩種方法需要加入溶血劑，紅細胞的碎片會對白細胞的分類和計數產生影響，導致計數結果不準確。熒光染色技術用含有掃描鏡頭的顯微鏡掃描血涂片每個視野，利用計算機和圖像分析技術來分類細胞種類。與人對細胞種類的判斷分析方法非常接近，及時發現細微的血液形態學改變，有非常直觀性和簡單操作性。由于待識別目標的復雜性和多樣性，細胞的定位和分類存在一定困難。

經對現有技術的文獻檢索發現，申請號為201010216839.1的發明專利申請公開基于深層卷積神經網絡的多類白細胞自動識別方法。該方法屬于利用深度學習進行細胞分類并融合了inception模塊的多尺度的特征，增加了squeeze和excitation操作，從而提高白細胞分類的準確性。在卷積過程中，加入兩個操作，實際降低了網絡執行效率。此外卷積神經網絡需要大量的樣本文件進行訓練，該發明假定樣本圖片已從醫療人員獲取、分類及標識，并未指出顯微圖片是自動還是手工獲取方式。

本文在現有技術基礎上，提出了針對血液白細胞顯微圖像的自動定位檢測與分類識別方法。血液經染色、清洗等操作制成血涂片。顯微鏡先用低倍物鏡拍攝血液細胞圖像，所獲得的圖像背景為淺色，紅細胞偏紅，白細胞偏藍紫色，因血液稀釋，白細胞離散分布。利用顏色屬性和圖像投影方法，定位白細胞的位置，采用模擬退火算法遍歷白細胞的行走路徑；然后鏡頭轉換成高倍物鏡，沿規劃好路線，聚焦并拍攝包含一個細胞影像，最后利用深度可分離卷積神經網絡進行白細胞的分類識別。

發明內容

因此，為了解決上述不足，本發明在此提供一種白細胞自動定位檢測及分類識別系統及方法，其特點是采用低倍物鏡和高倍物鏡輪換拍攝白細胞顯微圖像，依據白細胞顯微圖像的顏色屬性和分布稀疏性，利用HSV變換和投影分割方法，自動定位白細胞在低倍物鏡所拍攝的圖像中的位置；通過區域包圍盒碰撞檢測，確定高倍物鏡拍攝時，載物臺的行走路徑和拍攝位置，提高數據采集速度，減少載物臺運動位置和路長，保證拍攝到完整的白細胞圖像；采用深度可分離卷積神經網絡模型對白細胞進行分類識別，提高網絡運行效率。本發明提出的方法具有白細胞定位檢測精度高，數據采集效率高，分類識別準確率高等優點。