【摘要】：血涂片檢驗是診斷各種血液相關疾病的一種重要方法,血涂片中白細胞的數(shù)量、形態(tài)、所占比例等病理學方面的信息能夠幫助醫(yī)生作出快速有效的診斷。因此,對白細胞進行準確、快速分類計數(shù)是當今醫(yī)療界面臨的直接技術難題,也是醫(yī)院提高工作效率首要問題。目前,醫(yī)院一般通過血液分析儀法和顯微鏡法兩種方法檢驗血液中白細胞的種類和數(shù)量。但是血液分析儀法不能準確識別發(fā)現(xiàn)細胞形態(tài)學及病理學變化,一旦發(fā)現(xiàn)異�；颊�,必須采用顯微鏡法作進一步診斷。雖然顯微鏡法能夠分類準確,及時發(fā)現(xiàn)細胞形態(tài)及病理變化,但需要依賴專業(yè)人員反復操作顯微鏡肉眼觀察、不適合大量人群篩選,尤其顯微鏡的聚焦過程,即便是專業(yè)人員,仍需要耗費大量的時間。針對以上諸多臨床應用弊端,課題提出了面向白細胞顯微成像的自聚焦算法設計與實現(xiàn)研究。課題研究的內(nèi)容主要分為以下三個部分:1)圖像聚焦算法設計。圖像聚焦算法是課題研究的核心,本文首先對現(xiàn)有提出的12種聚焦算法模型進行了聚焦函數(shù)評價標準評估,得出的聚焦函數(shù)曲線區(qū)分度小、穩(wěn)定性差、無偏性大,針對以上不足課題提出了一種梯度性閾值方差算法,統(tǒng)計得出評價標準準確度誤差0.03、峰值區(qū)間2um等優(yōu)良曲線特性。經(jīng)聚焦環(huán)境包括聚焦光源、物鏡倍率、涂片樣本等多方面魯棒性分析后,改進和優(yōu)化梯度性閾值方差算法,進一步提高了算法的穩(wěn)定性、普適性、抗干擾能力等特性。最后本文設計了集成PID控制算法、圖像聚焦算法的聚焦閉環(huán)反饋系統(tǒng),實現(xiàn)了快、準、穩(wěn)的自聚焦運動控制系統(tǒng)。2)聚焦算法復雜度分析。由于算法時間復雜度階數(shù)較高、程序執(zhí)行效率低等原因,在不影響圖像聚焦效果前提下,優(yōu)化時間復雜度不定項n規(guī)模和程序循環(huán)體結構后,實驗得出單張原圖平均計算時間1.42s縮短為7ms;優(yōu)化空間復雜度不定項n規(guī)模和循環(huán)程序結構體中內(nèi)部調用個數(shù)和內(nèi)部局部變量后,輸入原圖算法運行時臨時占用的存儲空間83.62Mbyte縮小為413.63Kbyte。3)系統(tǒng)軟硬件設計。包括對自聚焦顯微成像平臺的機械,硬件控制電路和上位機操作軟件設計。其中,系統(tǒng)硬件主要有:核心控制電路設計、下位機操作系統(tǒng)、下位機驅動等;系統(tǒng)軟件包括:上位機操作界面、攝像頭應用接口、圖像處理等。最終系統(tǒng)實現(xiàn)了自聚焦精度0.2微米、自掃描獲取150張白細胞圖像等多個指標進行了系統(tǒng)測試與評估。經(jīng)重復實驗測試完成自動聚焦耗時約2秒、自動掃描耗時約4秒,系統(tǒng)完成整個過程運行周期平均耗時約7秒。最終課題從圖像聚焦算法的設計、聚焦算法復雜度分析、系統(tǒng)軟硬件設計等多個方面完成了面向白細胞顯微成像的自聚焦算法設計與實現(xiàn)研究,實現(xiàn)了既能提高工作效率、保證檢測質量又有較高實用價值的白細胞自動鏡檢篩選系統(tǒng)。
【圖文】：

(d) (e)圖 1.1 (a)嗜堿性粒細胞，(b)嗜酸性粒細胞，(C)中性粒細胞，(d)單核細胞，(e)淋巴按照白細胞生存周期或者更加精細、科學分類又可分為像中幼粒細胞、晚稚粒細胞、幼稚單核細胞等 18 種，圖 1.2 所示。(a) (b) (c) (d)圖 1.2(a)中幼粒細胞，(b)晚幼粒細胞，(C)幼稚粒細胞，(d)幼稚單核細胞情況下，，人體的白細胞數(shù)量保持在標準健康范圍內(nèi)并保持一定平衡狀態(tài)，體遭受外部侵擾時，白細胞的形態(tài)和數(shù)量會發(fā)生改變。例如，當人體中毒

(a) (b) (c) (d)圖 1.2(a)中幼粒細胞，(b)晚幼粒細胞，(C)幼稚粒細胞，(d)幼稚單核細胞正常情況下，人體的白細胞數(shù)量保持在標準健康范圍內(nèi)并保持一定平衡狀態(tài)，但是當人體機體遭受外部侵擾時，白細胞的形態(tài)和數(shù)量會發(fā)生改變。例如，當人體中毒或者細菌感染時，機體產(chǎn)生的淋巴細胞數(shù)量急劇增多，而且白細胞胞漿內(nèi)還會出現(xiàn)中毒顆粒當人體嚴重感染特別是敗血癥時，中性粒細胞胞質中出現(xiàn)一個或數(shù)個空泡；當人體感染病毒性肝炎、風疹等病毒性疾病，一般會出現(xiàn)較多異常性淋巴細胞包括外形不規(guī)則、胞核原核或有空泡、染色質不規(guī)則等形態(tài)學信息。
【學位授予單位】：深圳大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R446.1;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2663157