血液白細胞顯微圖像分割與識別的研究.pdf

1、近幾十年來，計算機技術的發(fā)展和圖像處理技術的提升，模式識別技術及人工智能等技術和理論的創(chuàng)立與研究不斷深入，使得圖像分析系統(tǒng)逐漸成為醫(yī)學領域自動定量分析和檢驗的方法之一。
　　細胞圖像自動識別技術是生物醫(yī)學領域的一大難題。其中，外周血液白細胞的分割與識別是一項重要內容。血液中各類白細胞的數(shù)量和百分比在有疾病和正常情況下是不同的，醫(yī)生可以依據這些重要的基礎數(shù)據作為判斷疾病的種類和嚴重程度的標準，這對于醫(yī)學診斷中對血液病的研究有很大價值

2、，因此在臨床檢驗中有及其重要的意義。目前的血細胞分析儀在形態(tài)學檢測方面存在不夠精確等缺陷，外周血液涂片檢查主要還是通過人工目視完成。針對異常的血液白細胞檢測在血液科診斷過程中及加速白血病等疾病的診斷中發(fā)揮重要作用。因此，適當?shù)脑缙跈z測對疾病的治療是必要的。數(shù)字圖像處理技術可以幫助醫(yī)生增強感興趣的特征的可視化程度，提高分析和診斷白細胞的功能。將細胞自動識別分類技術引入血液臨床檢驗中，能夠減輕醫(yī)師勞動強度，減少人為的誤差，提高檢測結果的精度

3、和檢測的效率。
　　要完成白細胞圖像識別分類的目標，要經過預處理與分割、圖像特征提取、模式識別分類等一系列步驟。本文針對24位真彩色血液顯微白細胞圖像，應用計算機圖像處理技術和識別技術，充分利用彩色圖像豐富的信息，提出基于HSI顏色空間的白細胞顯微圖像分割，經過彩色空間轉換后先利用飽和度分量信息提取細胞核，然后利用色度分量信息提取整個細胞，有效結合了顏色信息和基于區(qū)域、邊界的方法進行白細胞分割，血細胞特征提取需要將細胞從復雜背景中