【摘 要】
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细胞计数在生物学、细胞学以及医学等领域中是一项基础而又重要的工作。细胞计数是为了检测特定体积的细胞样品中细胞的数量,并以此作为细胞增殖能力、生物个体的健康状况等指标的重要评判手段,因此,实现细胞计数的自动化具有重要的研究意义。本文主要结合光学、机械、电子、计算机、生物等多学科交叉研究,设计并开发出了一项可自动对焦的全自动显微细胞计数系统,其主要应用于明视场环境下,实现对细胞悬液中细胞的自动计数。该
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细胞计数在生物学、细胞学以及医学等领域中是一项基础而又重要的工作。细胞计数是为了检测特定体积的细胞样品中细胞的数量,并以此作为细胞增殖能力、生物个体的健康状况等指标的重要评判手段,因此,实现细胞计数的自动化具有重要的研究意义。本文主要结合光学、机械、电子、计算机、生物等多学科交叉研究,设计并开发出了一项可自动对焦的全自动显微细胞计数系统,其主要应用于明视场环境下,实现对细胞悬液中细胞的自动计数。该细胞计数系统主要由成像系统和软件系统等核心部分组成。成像系统主要负责采集清晰的细胞图像并将其传输至计算机,该成像系统使用CMOS工业相机结合低倍显微物镜实现对细胞图像的成像和采集,使用边缘检测算法作为自动对焦评价函数并结合爬山搜索算法实现了图像采集的自动对焦功能。软件系统负责对步进电机的控制以及细胞计数算法的实现。在细胞成像过程中,会存在少量细胞分层的现象,由于成像系统的景深有限,悬液不同分层的细胞无法被工业相机清晰地采集,因此这些细胞不会被统计导致计数结果小于实际结果。针对细胞分层现象,本文使用了基于脉冲耦合神经网络的图像融合方法来融合不同层面的细胞图像,可提高细胞计数的准确率。细胞计数算法是本文的核心部分,本文提出了一种基于细胞中心高亮区域分割的细胞计数方法,该算法结合泛洪填充算法的特性,分割出悬浮细胞的中心高亮区域作为细胞的标识,通过统计二值图像中连通域的个数从而得到细胞的数量。此外,还提出了识别死细胞和细胞结团的相关图像处理算法。实验表明,该算法对细胞图像中细胞数量的计数精确率达到了99%以上,满足实验室内细胞计数的要求。在此基础上,本文还围绕基于密度估计的细胞计数方法进行了研究,利用分割出的细胞中心高亮区域的中心点作为细胞的标注点来制作细胞图像数据集,并对细胞图像进行滤波处理得到图像中像素与密度值的对应关系。采用卷积神经网络来回归细胞图像的细胞密度图,通过寻找细胞密度图中局部极大值实现细胞个数的统计。本文提出了一套完整的细胞计数及细胞成像装置的设计方案,为在细胞培养过程中的相关研究人员提供了一种全新的全自动细胞计数的方法。
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