全自動(dòng)尿液粒子分析系統(tǒng)核心技術(shù)研究.pdf

1、尿沉渣檢查是臨床檢查中心檢驗(yàn)操作規(guī)程中的一項(xiàng)基本要求，根據(jù)尿液有形成分的形狀、紋理等特征來(lái)識(shí)別尿液中的紅細(xì)胞、白細(xì)胞、管型、上皮細(xì)胞、結(jié)晶等各種生理或病理成分，從而為醫(yī)務(wù)人員對(duì)泌尿系統(tǒng)疾病做出正確的診斷提供幫助。常規(guī)體格檢查或化學(xué)實(shí)驗(yàn)中不能發(fā)現(xiàn)的異常變化，?？赏ㄟ^(guò)尿沉渣有形成分的定性以及定量分析而確定。由此可見(jiàn)，尿沉渣的鏡檢具有非常重要的臨床意義。為了提高結(jié)果的客觀性，減少人為因素對(duì)結(jié)果的影響，提高尿沉渣檢查的標(biāo)準(zhǔn)化，降低工作人員的勞動(dòng)

2、強(qiáng)度，研制全自動(dòng)的尿沉渣分析儀具有重要的意義。 論文研究了尿液有形成分的檢測(cè)方法，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別對(duì)尿沉渣圖像的分割和有形成分的分類進(jìn)行了深入研究。從圖像特征出發(fā)，將多種處理算法有機(jī)的結(jié)合，通過(guò)計(jì)算和反復(fù)實(shí)驗(yàn)，提出了一套完整有效的對(duì)尿液有形成分進(jìn)行分析和分類的處理方案。 論文的主要任務(wù)是在全自動(dòng)尿沉渣分析儀硬件系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)其控制操作和管理軟件，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)對(duì)尿沉渣圖像的自動(dòng)識(shí)別算法。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)尿液

3、有形成分的準(zhǔn)確分析，關(guān)鍵是對(duì)圖像進(jìn)行有效的分割。圖像的質(zhì)量是圖像分割的基礎(chǔ)，論文提出了基于主分量分析的自動(dòng)聚焦算法，有效提高了獲取的圖像的質(zhì)量。另外，分割前對(duì)圖像的預(yù)處理可以有效降低分割的難度，提高分割的準(zhǔn)確性。論文提出了基于局部均值拉伸的圖像增強(qiáng)和光照不均勻消除及陰影抑制算法；然后采用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行分割，并結(jié)合形態(tài)學(xué)操作和基于對(duì)測(cè)點(diǎn)的區(qū)域二次分割方法，得到最終的有形成分分割結(jié)果：再提取有形成分區(qū)域的多項(xiàng)形狀、統(tǒng)計(jì)和紋理參數(shù)，對(duì)

4、各個(gè)區(qū)域進(jìn)行描述：最后利用多BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合得到的分級(jí)分類器對(duì)區(qū)域進(jìn)行分類，從而得到識(shí)別的最終結(jié)果。 論文工作主要有六個(gè)部分： 第一部分對(duì)系統(tǒng)的硬件、軟件系統(tǒng)和控制流程進(jìn)行介紹。 第二部分為對(duì)尿沉渣圖像的預(yù)處理算法。論文提出了基于局部均值拉伸的圖像增強(qiáng)算法，通過(guò)拉伸圖像中各個(gè)點(diǎn)與其某鄰域內(nèi)灰度均值的差異達(dá)到增強(qiáng)圖像對(duì)比度的目的；同時(shí)可以通過(guò)對(duì)鄰域內(nèi)均值的變換，消除圖像中光照的不均勻和陰影。 第三部分為系統(tǒng)

5、中的自動(dòng)聚焦算法。論文提出了基于主分量分析(Principal component analysis，PCA)的自動(dòng)聚焦算法，算法通過(guò)對(duì)同一視野的對(duì)幅圖像分別計(jì)算多個(gè)清晰度評(píng)價(jià)指標(biāo)，然后通過(guò)PCA算法對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行融合，得到最終的清晰度評(píng)價(jià)。 第四部分為尿沉渣圖像的分割算法，論文利用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)合適的模板對(duì)圖像進(jìn)行分割；然后結(jié)合形態(tài)學(xué)操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的初步分割；最后論文提出了基于對(duì)側(cè)點(diǎn)的區(qū)域二次分割算法，通過(guò)對(duì)區(qū)域邊緣形狀

6、的分析，確定二次分割的位置，從而實(shí)現(xiàn)分離粘連細(xì)胞、消除區(qū)域毛刺的目的。 第五部分為圖像區(qū)域特征的提取算法，通過(guò)對(duì)圖像特征及其分布曲線的分析，確定若干形狀參數(shù)、統(tǒng)計(jì)參數(shù)和紋理參數(shù)作為對(duì)區(qū)域的描述，為分類作好準(zhǔn)備。 第六部分為有形成分的分類，介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的基礎(chǔ)知識(shí)，通過(guò)對(duì)測(cè)試結(jié)果的初步分析，提出了分級(jí)的分類器組合方法，然后在每級(jí)中采用多個(gè)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行投票以提高分類的準(zhǔn)確度，從而最終實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)的尿沉渣檢查。