技术特征：
1.一种动态显微成像的红细胞多角度形态学测量方法，其特征在于，包括：将经微流控芯片实时采集到的全血细胞视频图像进行预处理，得到单帧的二值化图像；所述全血细胞视频图像包括白细胞图像以及多角度形态的红细胞图像；在所述二值化图像中，检测并识别出需要分析的目标物，并标记所述目标物当前帧的质心位置，建立当前帧质心点坐标集；根据细胞位移特点，分别为当前帧每个目标物进行前帧匹配，建立帧与帧之间的数据关联，并绘制当前目标物的运动轨迹跟踪曲线；根据所述运动轨迹跟踪曲线，利用红细胞、白细胞特征进行判断，得到红细胞、白细胞的分类结果和计数结果，并根据多帧关联的灰度图像进行细胞形态学分析，确定红细胞状态。2.如权利要求1所述红细胞多角度形态学测量方法，其特征在于，所述多角度形态的红细胞图像的采集方法包括：所述微流控芯片上具有特定转弯位置，所述红细胞在该转弯位置发生旋转或翻转，会呈现出不同角度的形态，对所述不同角度的形态参数进行测量得到所述多角度形态的红细胞图像。3.如权利要求1所述红细胞多角度形态学测量方法，其特征在于，所述将经微流控芯片实时采集到的全血细胞视频图像进行预处理，包括：将所述全血细胞视频图像拆分分为单帧灰度图像，并选取图像清晰且背景噪音满足预先设定要求的范围作为区域图像；采用中值滤波对所述区域图像进行去噪处理，并根据预先设定的阈值对去噪后的所述区域图像进行二值化处理。4.如权利要求1所述红细胞多角度形态学测量方法，其特征在于，所述检测并识别出需要分析的目标物，并标记所述目标物当前帧的质心位置，建立当前帧质心点坐标集，包括：利用质心法标记出所述目标物，清除通道背景和视野范围边缘的不完整的细胞；利用连通域与面积判断的方法，识别出大于预先设定面积的红细胞和白细胞，剔除掉血小板；计算目标物体的横坐标、纵坐标，标记识别出的各红白细胞当前帧的质心位置，由各细胞的质心位置构建成当前帧质心点坐标集。5.如权利要求1所述红细胞多角度形态学测量方法，其特征在于，所述得到红、白细胞的分类结果和计数结果，并根据多帧关联的灰度图像进行细胞形态学分析，确定红细胞状态，包括：提取单个红细胞的所有形态，利用形态学特征将灰度图像进行增强、复原及重建处理，对细胞的面积、长轴与短轴、细胞的周长、等效直径、圆形度、最大直径形态特征进行计算与分析；根据红细胞特有的双圆环结构特征进行判断，对血液中红细胞和白细胞进行识别与分类；获取识别分类后得到的各红细胞的最大直径，根据预设的红细胞最大直径范围确定各红细胞是否为正常状态，若在范围内则为正常状态。6.如权利要求5所述红细胞多角度形态学测量方法，其特征在于，所述获取识别分类后
得到的各红细胞的最大直径，包括：基于对单个红细胞的每一帧形态的测量结果，计算单个红细胞在此形态时的直径，并将该单个红细胞所有形态下测得的直径进行比较，得到其最大直径。7.一种动态显微成像的红细胞多角度形态学测量系统，其特征在于，包括：图像采集处理模块，将经微流控芯片实时采集到的全血细胞视频图像进行预处理，得到单帧的二值化图像；所述全血细胞视频图像包括白细胞图像以及多角度形态的红细胞图像；质心点坐标集模块，在所述二值化图像中，检测并识别出需要分析的目标物，并标记所述目标物当前帧的质心位置，建立当前帧质心点坐标集；数据关联模块，根据细胞位移特点，分别为当前帧每个目标物进行前帧匹配，建立帧与帧之间的数据关联，并绘制当前目标物的运动轨迹跟踪曲线；分类识别模块，根据所述运动轨迹跟踪曲线，利用红细胞、白细胞特征进行判断，得到红细胞、白细胞的分类结果和计数结果，并根据多帧关联的灰度图像进行细胞形态学分析，确定红细胞状态。8.如权利要求7所述动态显微成像的红细胞多角度形态学测量系统，其特征在于，所述微流控芯片包括芯片主体以及与所述芯片主体一体成型的微流道；所述微流道设置为两路，两路所述微流道呈对称设置；每路所述微流道都包括至少一个以上的倒几字型缩/扩的凹凸结构，由所述凹凸结构的折弯处构成全血细胞流通时的旋转或翻转的特定转弯位置。9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1至6所述方法中的任一方法。10.一种计算设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1至6所述方法中的任一方法的指令。
技术总结
本发明涉及一种动态显微成像的红细胞多角度形态学测量方法及系统，其包括：将经微流控芯片实时采集到的全血细胞视频图像进行预处理，得到单帧的二值化图像；全血细胞视频图像包括白细胞图像以及多角度形态的红细胞图像；在二值化图像中，检测并识别出需要分析的目标物，并标记目标物当前帧的质心位置，建立当前帧质心点坐标集；根据细胞位移特点，分别为当前帧每个目标物进行前帧匹配，建立帧与帧之间的数据关联，并绘制当前目标物的运动轨迹跟踪曲线；根据运动轨迹跟踪曲线，利用红细胞、白细胞特征进行判断，得到红细胞、白细胞的分类结果和计数结果，根据多帧关联的灰度图像进行细胞形态学分析，确定红细胞状态。本发明能实现对血细胞大样本量、高分辨率的检测。高分辨率的检测。高分辨率的检测。
技术研发人员：孟晓辰 祝连庆 张帆 何露露 周梅娟
受保护的技术使用者：北京信息科技大学
技术研发日：2022.01.30
技术公布日：2022/5/10