[發明專利]一種基于稀疏矩陣的粒子自動聚焦方法、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202010887269.1
• 申請日: 2020-08-28
• 公開（公告）號: CN112183210A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 李迎春;張雪
• 申請（專利權）人: 江蘇康尚生物醫療科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 深圳市燊匯智誠專利代理事務所(普通合伙) 44725
• 代理人: 張雷

1.一種基于稀疏矩陣的粒子自動聚焦方法，其特征在于，包括：

對待檢測血液樣本進行圖像采集；

對采集到的樣本圖像進行預處理；

對預處理后的圖像根據稀疏矩陣進行稀疏化處理；

對經過稀疏化處理的圖像進行血細胞運動軌跡推演；

構建聚焦識別模型，對血細胞的自動聚焦區域進行識別提取；

其中，所述對待檢測樣本進行圖像采集，具體包括:

將待檢測血液樣本經溶血劑裂解、染色劑染色后，移至微流控芯片內，拍攝芯片內細胞不同焦平面圖像，構建不同深度細胞彩色序列圖像。

2.根據權利要求1所述的一種基于稀疏矩陣的粒子自動聚焦方法，其特征在于，所述彩色序列圖像序列深度150～180μm，序列所含圖像10張，序列間隔12μm。

3.根據權利要求1所述的一種基于稀疏矩陣的粒子自動聚焦方法，其特征在于，所述對采集到的樣本圖像進行預處理，具體包括：

采用高斯-拉普拉斯算法對所述樣本圖像進行圖像噪聲去除，得到高清度細胞圖像。

4.根據權利要求3所述的一種基于稀疏矩陣的粒子自動聚焦方法，其特征在于，采用高斯-拉普拉斯算法對所述樣本圖像進行圖像噪聲去除，具體包括：

對圖像進行高斯平滑，剔除噪聲；

對圖像求二階導，用二階導的過零點確定邊緣，在去噪的同時，保留細胞的邊界信息。

5.根據權利要求1所述的一種基于稀疏矩陣的粒子自動聚焦方法，其特征在于，所述對預處理后的圖像根據稀疏矩陣進行稀疏化處理，具體包括：

采用形態學重構，獲取背景圖像；

對背景圖像像素分布，構建自動輪廓函數獲取對應的稀疏化模板；

以模板為掩膜，獲取該圖像對應的粒子稀疏矩陣。

6.根據權利要求5所述的一種基于稀疏矩陣的粒子自動聚焦方法，其特征在于，所述構建自動輪廓函數獲取對應的稀疏化模板，以模板為掩膜，獲取該圖像對應的粒子稀疏矩陣，具體包括:

獲取背景圖像最大像素值I_max及最小像素值I_min，確定自動輪廓區域數量N，其中，

計算輪廓閾值函數t(i)，i為序列；

以輪閾值為閾值，輪廓1對應閾值t(1)，輪廓2對應閾值t(2)，以此類推對應直至輪廓N對應閾值t(N)，生成輪廓內像素為1，其它像素為0的與原始圖像相同大小的N個初始輪廓模板；

最大類間方差獲取各輪廓內灰度細胞分割閾值T(i)，并賦值給輪廓內非零元素，更新輪廓模板，生成N個由像素0和t(i)組成的輪廓模板；

取N個模板并集，完成最終自動輪廓模板M獲取；

以像素為計算單元，各灰度序列圖像與模板做比較，大于模板值返回1，小于模板返回0，最終完成粒子各序列稀疏矩陣圖像獲取。

7.根據權利要求6所述的一種基于稀疏矩陣的粒子自動聚焦方法，其特征在于，對經過稀疏化處理的圖像進行血細胞運動軌跡推演，具體包括：

對序列i上非零區域進行標記，初始化此深度處目標點；

序列i圖像與序列i+1圖像與運算，計算目標點下一序列相交面積，獲取與運算圖像g，并以面積為判別準則，推演序列i+1圖像細胞位置；

以g圖像中，面積最大處區域為標記，以序列i+1為掩膜，重構獲取序列i+1中與i中對應的目標點，標記并分割，構建單一目標區域的多深度子區域灰度圖像序列；

重復上述過程，至所有序列圖像計算完畢停止，輸出推演結果并存儲。

8.根據權利要求7所述的一種基于稀疏矩陣的粒子自動聚焦方法，其特征在于，構建聚焦識別模型，對血細胞的自動聚焦區域進行識別提取，具體包括：

獲取子區域灰度圖像歸一化方差、梯度均值及熵特征，支持向量機構建聚焦區域支持模型，完成細胞聚焦區域自動識別。