【摘 要】
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血常规检测仪是医院临床检验应用非常广泛的仪器之一。目前,临床使用的血常规检测仪可以快速准确地获取病人血液信息,但是由于血常规检测仪体积较大,24小时待机,以及需要定时清洗液路,只有在较大规模的医院才配置血常规检测仪,为了方便社区医院,偏僻地区或野外作业,开始把目光转向便携式血常规检测的开发。近年来,实现细胞检测自动化分析对临床应用与学术研究有着重要的意义。在此背景下,我研究开发了便携式血常规检测系
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血常规检测仪是医院临床检验应用非常广泛的仪器之一。目前,临床使用的血常规检测仪可以快速准确地获取病人血液信息,但是由于血常规检测仪体积较大,24小时待机,以及需要定时清洗液路,只有在较大规模的医院才配置血常规检测仪,为了方便社区医院,偏僻地区或野外作业,开始把目光转向便携式血常规检测的开发。近年来,实现细胞检测自动化分析对临床应用与学术研究有着重要的意义。在此背景下,我研究开发了便携式血常规检测系统,来实现细胞计数分析功能。近年来我对便携式血常规检测技术不断的进行探索与研究,因此在本文中我完成了血常规检测技术中的红细胞图像采集、图像配准、图像分割以及图像识别等核心算法的运用,此外还进行了上位机系统的设计。本文的主要研究工作如下:（1）针对大型血常规检测仪器使用不便的情况,对系统进行了便携式的开发,将传统的切片式的病理改为细胞检测卡,上位机软件系统设计均在MFC下进行开发,对系统功能进行了需求分析与非需求分析。在图像采集模块,通过结合软硬件结构主要采用聚焦深度法技术来确保每张图像的质量。（2）由于机械误差等原因导致采集到的图像彼此都有重叠,针对这种情况采用相位相关的图像匹配算法计算出相邻图像的重叠偏移位置,根据偏移位置保留每张细胞图像的非重叠区域,后续的细胞识别处理只针对非重叠区域进行,避免了对每个检测孔的图像数据进行拼接处理,很大程度提升了系统的效率。（3）针对因红细胞重叠以及细胞试剂里含有杂质而造成红细胞识别不准确的问题,提出了一种基于支持向量机（support vector machines,SVM）与改进分水岭算法的红细胞识别算法。算法首先提取原始图像的二值化图像中每个连通区域的形状特征;利用SVM识别单个连通区域与重叠连通区域;之后使用改进分水岭算法将重叠区域分割为单个连通区域;其次提取单连通区域对应原始图像中的颜色特征,利用另一个SVM识别细胞与杂质;最后统计细胞个数。实验结果表明该算法提升了红细胞计数的准确率。
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