专利名称：一种白细胞自动识别计数方法
技术领域：
本发明属于医疗器械技术领域中白细胞分析仪，特别涉及一种白细胞自动识别计数方法。
背景技术：
血液细胞大致分为三类红细胞、白细胞和血小板，其中白细胞又由淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞(细分为中性杆状核粒细胞和中性分叶核粒细胞)、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞五个亚类组成。在生物学分析领域，尤其是临床检验分析领域，针对不同亚类白细胞进行准确的分类对于诊断和研究有着非常重要的作用，而各个亚类白细胞含量的变化在临床上被用作诊断和治疗的重要指标。例如，急性细菌性感染会造成中性粒细胞增多，寄生虫感染和过敏性疾病等会造成嗜酸性粒细胞增多。目前，白细胞计数法通常可分为目测计数法和自动计数法两种。目测计数法是在计数板上用镜检进行计数的方法，可不经处理直接进行计数，也可先用染色剂将血细胞细胞核染色后再进行计数。目测计数法工作量大、效率低、结果不准确。而自动计数法是将血液稀释到一定浓度后，使其通过极细的流路，用电阻或散射光检测出血细胞，计算血细胞的方法。现有自动计数法通常需要加入溶血剂，红细胞碎片会对白细胞计数值和分类结果产生影响，导致白细胞直方图的左边有明显的边峰存在，从而导致结果不准确。
发明内容
发明目的本发明的目的是提供一种识别效率高、结果准确的白细胞自动识别计数方法。技术方案本发明提供的一种白细胞自动识别计数方法，包括以下步骤(I)预处理对彩色血液显微图像预处理，得预处理图像；(2)色彩空间转换将预处理图像由RGB色彩空间映射到HLS色彩空间，得变换色调图像；(3)粗分割使用基于边界支持向量的灰度图像分割方法对变换色调图像粗分割，得粗分图像；(4)白细胞检出对粗分图像采用层层筛选策略和数学形态学方法检出所有白细胞，得一组单个白细胞局部色调图像；(5)细分割使用聚类分析法确定阈值，结合阈值分割和二值形态学方法对每个单个白细胞局部色调图像细分割，得与背景分离的白细胞、细胞核和细胞浆图像；(6)特征参数提取对白细胞、细胞核和细胞浆图像提取特征参数；(7)识别分类由特征参数，利用支持向量机完成对白细胞的识别与分类；(8)结果输出统计各类白细胞在血液中所占百分比，显示或打印分析数据结果。其中，步骤⑴中，预处理方法为图像平滑法或中值滤波法。其中，步骤(3)中，所述粗分割方法包括以下步骤于变换色调图像中构建一个紧致的直方图；将所述紧致直方图看作函数关系，利用支持向量回归找到边界支持向量集；在所述边界支持向量集中筛选阈值；利用所述阈值对所述变换色调图像进行阈值粗分割。其中，步骤￠)中，所述特征参数包括(a)形态特征参数为对白细胞、细胞核的叶数、形状、大小、轮廓的规则程度定量描述的特征参数；(b)色彩特征参数为对白细胞、细胞核和细胞浆的亮度、色调、饱和度定量描述的特征参数；(C)纹理特征参数为对所述细胞核的纹理特征定量描述的特征参数。其中，所述形态特征参数包括(Ia)细胞面积G1 =细胞内象素总数；(Ib)细胞浆与细胞面积比G2 =细胞浆像素总数/细胞像素总数；(Ic)细胞圆形度G3 =细胞轮廓像素数的平方/(4 π X细胞内象素总数)；(Id)细胞的核叶数G4 =核分叶的个数；(Ie)细胞核圆形度G5 =细胞核轮廓像素数的平方/(4 π X核内象素总数)；(If)细胞核的伸长度G6 = Dmax/Dmin ;式中Dmax、Dmin分别表示细胞核在各个方向上投影的最大值、最小值；(Ig)细胞核凹度G7=1-PiHiax (θ17 θ 2)，其中 p i = 1/180。。所述色彩特征参数包括
Σ 切")z细胞衆平均值焉=~f ;细胞楽■方差D2 =艺(,-A) MO ;细胞核平均
权利要求
1.一种白细胞自动识别计数方法，其特征在于包括以下步骤(1)预处理对彩色血液显微图像预处理，得预处理图像；(2)色彩空间转换将预处理图像由RGB色彩空间映射到HLS色彩空间，得变换色调图(3)粗分割使用基于边界支持向量的灰度图像分割方法对变换色调图像粗分割，得粗分图像；(4)白细胞检出对粗分图像采用层层筛选策略和数学形态学方法检出所有白细胞，得一组单个白细胞局部色调图像；(5)细分割使用聚类分析法确定阈值，结合阈值分割和二值形态学方法对每个单个白细胞局部色调图像细分割，得与背景的分离的白细胞、细胞核和细胞浆图像；(6)特征参数提取对白细胞、细胞核和细胞衆图像提取特征参数；(7)识别分类由特征参数，利用支持向量机完成对白细胞的识别与分类；(8)结果输出统计各类白细胞在血液中所占百分比，显示或打印分析数据结果。
2.根据权利要求1所述的一种白细胞自动识别计数方法，其特征在于步骤(I)中，预处理方法为图像平滑法或中值滤波法。
3.根据权利要求1所述的一种白细胞自动识别计数方法，其特征在于步骤(3)中，所述粗分割方法包括以下步骤于变换色调图像中构建一个紧致的直方图；将所述紧致直方图看作函数关系，利用支持向量回归找到边界支持向量集；在所述边界支持向量集中筛选阈值；利用所述阈值对所述变换色调图像进行阈值粗分割。
4.根据权利要求1所述的一种白细胞自动识别计数方法，其特征在于步骤(6)中，所述特征参数包括Ca)形态特征参数为对白细胞、细胞核的叶数、形状、大小、轮廓的规则程度定量描述的特征参数；(b)色彩特征参数为对白细胞、细胞核和细胞浆的亮度、色调、饱和度定量描述的特征参数；(C)纹理特征参数为对所述细胞核的纹理特征定量描述的特征参数。
5.根据权利要求4所述的一种白细胞自动识别计数方法，其特征在于所述形态特征参数及其获取方法，包括(Ia)细胞面积G1 =细胞内象素总数；(Ib)细胞浆与细胞面积比G2 =细胞浆像素总数/细胞像素总数；(Ic)细胞圆形度G3 =细胞轮廓像素数的平方/ (4 π X细胞内象素总数)；(Id)细胞的核叶数G4 =核分叶的个数；(Ie)细胞核圆形度G5 =细胞核轮廓像素数的平方/ (4π X核内象素总数)；(If)细胞核的伸长度=G6 = Dmax/Dmin ;式中Dmax、Dmin分别表示细胞核在各个方向上投影的最大值、最小值；(Ig)细胞核凹度G7= l-Pimaxp” θ2)，其中 Pi = 1/180°。
6.根据权利要求4所述的一种白细胞自动识别计数方法，其特征在于所述色彩特征参数及其获取方法，包括细胞浆平均值
7.根据权利要求4所述的一种白细胞自动识别计数方法，其特征在于所述纹理特征参数及其获取方法，包括 (3a)灰度方差相关阵纹理特征参数嗜碱性核粒细胞中有少而较大的蓝黑色颗粒，亦常掩盖胞核而呈粗纹理；对单核、淋巴细胞，区域灰度较均匀则表现为细纹理；嗜酸性核粒细胞胞浆中充满透明密集的小颗粒介于两者之间；为反映这些纹理上的差异，从归一化后矩阵中提取了角度二阶矩、反差矩、熵、对比度和相关系数5个特征，如下角度二阶矩; 反差矩
全文摘要
本发明提供了一种白细胞自动识别计数方法，包括预处理、色彩空间转换、粗分割、白细胞检出、细分割、特征参数提取、识别分类、结果输出等步骤。该方法通过提取一组细胞特征参数，利用支持向量机，实现了对血液中白细胞的自动识别和分类，分类效率高、效果好、准确度高、稳定性好，具有较好的鲁棒性。
文档编号G06K9/46GK103020639SQ20121049173
公开日2013年4月3日 申请日期2012年11月27日 优先权日2012年11月27日
发明者王敏 申请人:河海大学