[發明專利]一種基于結構分析的血液病白細胞散點圖相似度分析方法

有效

• 申請號: 202010061605.7
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111274949B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 王海霞;丁喚男
• 申請（專利權）人: 重慶醫科大學附屬第一醫院
• 主分類號: G06V20/69
• 分類號: G06V20/69;G06V10/74;G06V10/774;G06T7/00
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 賴定珍

1.一種基于結構分析的血液病白細胞散點圖相似度分析方法，其特征在于，包括：

S1、提取血細胞分析儀檢測的多種血液病的細胞計數結果和白細胞散點圖，將所述細胞計數結果和所述白細胞散點圖進行人工染色鏡檢確認血液病的類別，并按照血液病的類別進行分類存儲，構建訓練集；

S2、分別對所述訓練集中每一類別的白細胞散點圖通過結構相似性分析算法進行比對，得到相似度；

S3、對所述相似度進行分析，得出每類血液病的特征性白細胞散點圖和相似度范圍，將所述特征性白細胞散點圖作為原始圖像；

S4、通過每類血液病的所述原始圖像和所述相似度范圍對血細胞分析儀檢測的待測圖像進行比對，實現對血細胞分析儀采集的圖像的自動化分類。

2.根據權利要求1所述的一種基于結構分析的血液病白細胞散點圖相似度分析方法，其特征在于，步驟S2具體包括：

S21、對所述白細胞散點圖進行預處理，得到處理后的圖像；

S22、設定邊界變化閾值，計算保持邊界閾值和亮度對比變化閾值，通過所述邊界變化閾值對處理后的圖像進行分區，通過保持邊界閾值區分不同散點分布區域的邊界，通過亮度對比變化閾值區分散點分布密度，整理并獲得結構信息；

S23、通過結構相似性分析算法對所述結構信息進行比對，得到所述相似度。

3.根據權利要求2所述的一種基于結構分析的血液病白細胞散點圖相似度分析方法，其特征在于，所述S22步驟中的通過所述邊界變化閾值對處理后的圖像進行分區，包括：

通過邊界變化閾值將處理后的圖像分為變化邊界區、不變邊界區和對比變化區。

4.根據權利要求1所述的一種基于結構分析的血液病白細胞散點圖相似度分析方法，其特征在于，所述構建訓練集的步驟之后，還包括：

將白細胞散點圖的彩色圖轉換為白細胞散點圖的灰度圖。

5.根據權利要求2所述的一種基于結構分析的血液病白細胞散點圖相似度分析方法，其特征在于，所述結構信息，包括：

亮度、對比度和結構，其中，所述結構為白細胞散點圖的分布邊界、分布密度和分布區域。

6.根據權利要求1所述的一種基于結構分析的血液病白細胞散點圖相似度分析方法，其特征在于，將所述相似度進行分析，得出特征性白細胞散點圖和相似度范圍，具體包括：

通過線性相關系數和斯皮爾曼等級相關系數對相似度進行相關性分析，判斷特征性白細胞散點圖的準確性，并得出相似度范圍。

7.根據權利要求1所述的一種基于結構分析的血液病白細胞散點圖相似度分析方法，其特征在于，所述通過每類血液病的所述原始圖像和所述相似度范圍對血細胞分析儀檢測的待測圖像進行比對，包括：

通過結構相似性分析算法計算待測圖像與每類血液病的原始圖像之間的相似度，并判斷所述相似度是否在每類血液病的相似度范圍之內，并根據所述相似度的均方根誤差或均方誤差判斷結果的可接受度。

8.一種基于結構分析的血液病白細胞散點圖相似度分析裝置，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于提取血細胞分析儀檢測的多種血液病的細胞計數結果和白細胞散點圖，將所述細胞計數結果和所述白細胞散點圖進行人工染色鏡檢，并按照血液病種類進行分類存儲，構建訓練集；

相似度計算模塊，用于分別對所述訓練集中每一類別的白細胞散點圖通過結構相似性分析算法進行比對，得到相似度；

分析模塊，用于將所述相似度進行分析，得出每類血液病的特征性白細胞散點圖和相似度范圍，將所述特征性白細胞散點圖作為原始圖像；

自動化分類模塊，用于通過每類血液病的所述原始圖像和所述相似度范圍對血細胞分析儀檢測的白細胞散點圖進行比對，實現對血細胞分析儀采集的圖像自動化的初步分類。