[发明专利]一种自动化血细胞识别装置及工作方法有效
申请号: | 201310666230.7 | 申请日: | 2013-12-10 |
公开(公告)号: | CN103604737A | 公开(公告)日: | 2014-02-26 |
发明(设计)人: | 郑成云;刘治;李晓梅;陈颖洁 | 申请(专利权)人: | 山东大学 |
主分类号: | G01N15/10 | 分类号: | G01N15/10 |
代理公司: | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人: | 吕利敏 |
地址: | 250100 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 自动化 血细胞 识别 装置 工作 方法 | ||
1.一种自动化血细胞识别装置,其特征在于,该装置包括分别与计算机相连的激光光源部、显微镜采集部和载物台部;
所述的激光光源部包括光源控制模块和超连续激光光源;
所述显微镜采集部包括与计算机顺次连接的近红外敏感感光部件、声光调制分光器和显微镜;在超连续激光照射下血细胞切片经显微镜的物镜及目镜光路进入显微镜的分光器,之后由近红外敏感部件实现成像,其中所述分光器用于将混合光分解为个波段的单纯光;
所述载物台部包括载物台控制模块和载物台,所述载物台控制模块通过RS-232链路与计算机通信,接受计算机指令:计算机通过RS-232链路控制载物台上下左右前后移动,使显微镜的目镜对准血细胞切片上的待检测区域。
2.根据权利要求1所述的一种自动化血细胞识别装置,其特征在于,所述光源控制模块包括单片机PIC16F628a、恒流驱动电路和RS-485通信链路,所述恒流驱动电路用以驱动超连续激光光源向所述显微镜提供400nm-2500nm的连续光谱的照明;所述单片机通过USB接口与计算机进行通信联络,以获取对光源启停的指令;计算机可通过USB接口经所述单片机控制光源启停及光源亮度。
3.根据权利要求1所述的一种自动化血细胞识别装置,其特征在于,所述近红外敏感感光部件的型号为JAI BM-141GE。
4.根据权利要求1所述的一种自动化血细胞识别装置,其特征在于,所述载物台控制模块包括51系列单片机。
5.一种如权利要求1所述自动化血细胞识别装置的工作方法,包括步骤如下:
(1)所述近红外敏感感光部件由显微镜获取到的血细胞的高光谱图像经传输链路至计算机;所述的传输链路为以太网;
(2)为克服动态干扰,利用计算机上对获取的高光谱图像进行电子稳相操作,具体过程如下:
Step1.将每一幅图像分成宏块,优选的,所述宏块的大小为16×16像素;
Step2.以第一幅图像做为参考帧,对于第一幅图像中的每一宏块,在其后的每一幅图像中相应搜索区域中,按照匹配准则,搜索最佳匹配块,即按照平均灰度差值最小的匹配快;计算出与参考帧中宏块对应的后续帧中宏块与参考帧宏块之间的相对位移,即该宏块的运动矢量;
所述的匹配准则为MAD平均绝对误差准则:
在公式(I)中,s(n1,n2,k)为参考帧中的参考宏块中(n1,n2)处的像素值,所述(n1,n2)为坐标值,s(n1+d1,n2+d2,k+1)为当前宏块中相应点的像素值,N1,N2为宏块的大小,所谓宏块大小即宏块所含像素个数;
Step3.进行参考帧补偿,选定第一幅图像作为参考帧,假设参考图像中的以(i,j)为起点的某一宏块,与当前图像中相应最佳匹配块的运动矢量为(dx,dy),即当前块的起点为:(currentX,currentY);所述currentX=i+dx,currentY=j+dy;
对当前块进行补偿:
imageComp(i:i+mbSize-1,j:j+mbSize-1)=imgI(currentX:currentX+mbSize-1,currentY:currentY+mbSize-1)(II);
在公式(II)中,imageComp为当前图像的补偿图像,imgI为当前图像,mbSize为宏块大小;
(3)对血细胞主要分布区域的选取:通过计算平均灰度值设置阈值进行二值化,而后,利用形态学算子去除高光谱图像中的孔洞噪声,并将邻域合并,对经显微镜获得的高光谱图像进行分块,同时定义局部密度跟踪算子R用以确定视野内感兴趣的区域,其中局部密度跟踪算子R定义如下:
R=检测到的类细胞区域个数/检测区域面积;
(4)光谱分解:
使用的光谱分解方法为非负矩阵分解,分解得到的蛋白质,脂类,糖类,核酸各种特征光谱并对这些特征光谱进行分类,分类方法为与已有的蛋白质,脂类,糖类,核酸的标准光谱曲线进行比较,与哪个标准光谱曲线波形最为相近,即认定为是那一类,从而确定分解得到光谱曲线的类别;
(5)光谱丰度及细胞成分区分:
由步骤4)得到的不同生化成分的光谱曲线进行光谱丰度计算,定义光谱丰度SA如下:
在公式(III)中其中i表示第i个光谱波段,λi即表示第i个波段的成像灰度值,亦即第i个波段的光谱幅值;
由于细胞核以及细胞浆间各种生化成分光谱丰度不同,故将具有相似光谱丰度的像素聚类,实现细胞核细胞浆以及细胞膜的区分,并辅以伪彩色识别;
(6)细胞类型识别:
在完成步骤(5)添加伪彩色之后,采用稀疏表示的方法实现血细胞高光谱图像的空间域和光谱域的联合特征提取,高光谱图像内的各种血细胞根据其光谱丰度值判断哪些是血细胞,并根据形态模板确定其为何种血细胞;
(7)对各类型血细胞进行计数;
(8)将各种血细胞计数结果显示于计算机屏幕。
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