白細胞自動分類識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、免疫系統(tǒng)作為人體的第三道防線，保護人體免受病毒、細菌等的入侵，對人體的健康起著至關重要的作用。而白細胞作為免疫系統(tǒng)的一部分，負責識別并吞噬非正常細胞，如癌細胞等。通常人體血液中各種白細胞穩(wěn)定維持在一定的含量，因此白細胞含量的失衡往往也預示著人體存在著健康問題。傳統(tǒng)血常規(guī)檢查中白細胞的分類計數(shù)及形態(tài)學分析依靠的是血液檢驗專家的人工計數(shù)及分析，這是一項效率低且主觀性強的工作。因此需要發(fā)展血細胞的自動分類計數(shù)及形態(tài)學分析的研究，其中流式細胞儀

2、是目前白細胞計數(shù)中常用的設備。然而流式細胞儀造價昂貴，且不能對白細胞種類進行細分，在臨床應用中其存在局限性。近些年來發(fā)展起來的利用圖像處理及模式識別方法進行白細胞的分類識別及形態(tài)學分析的技術逐漸發(fā)展起來。利用白細胞圖像進行計算機自動分類識別及形態(tài)學分析的技術成本低，可以對白細胞的種類進行細分，因此具有廣闊的應用前景。目前利用白細胞圖像進行計算機自動分類識別的方法有很多，但是大多數(shù)的方法都不能在實際應用中展現(xiàn)出優(yōu)良的性能，精度及魯棒性都不

3、能令人滿意。本文提出了一個完整的白細胞自動分類識別應用框架，旨在實現(xiàn)血細胞圖像中白細胞種類的細分及分別計數(shù)，為臨床診斷提供可靠的依據(jù)。
　　本文的核心內(nèi)容是研究并實現(xiàn)一個完整的白細胞自動分類識別系統(tǒng)。在白細胞自動分類識別系統(tǒng)的研究過程中，由于血細胞圖像中白細胞細胞核與細胞質(zhì)的色彩接近，圖片色彩、亮度不統(tǒng)一等導致的白細胞細胞核與細胞質(zhì)難以精確分割是首要解決的問題。針對這一問題本文提出了兩種解決方案，一種是基于色彩空間轉換的白細胞分割

4、算法，另一種是基于色彩空間的K均值聚類白細胞分割算法。白細胞分割完成后，本文提出了一種白細胞特征提取方法，用以更好的表示各種白細胞的特征。接著采用了序列前向選擇算法對提取的特征進行選擇，去除冗余的對分類貢獻不大的特征，從而提高了分類精度及分類速度。本文采用SVM分類器對白細胞進行分類，白細胞分類是一個多分類問題，而SVM本質(zhì)上是一個二分類器，因此本文采用One-Against-All策略，利用SVM實現(xiàn)白細胞的多分類，并對分類結果進行了