基于数字图像处理的血液红细胞识别与分类计数系统的设计与实现开题报告

 2020-02-18 07:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

当今的社会是信息化社会,随着信息技术的不断发展,信息技术、智能化处理技术在各行各业的应用越来越广泛,智能化处理在医学中的应用就是其中重要的应用之一,这方面包含的内容也是十分丰富的。其中一个重要的应用就是细胞的数字图像处理识别技术。众所周知,细胞形态检测是医学检测中的一个重要部分,因为细胞的形态和数量直接关系到人们身体健康状况,很多重要的疾病就是依靠细胞的检测来进行诊断的。传统的细胞检测的方法就是在显微镜下观测细胞标本的形态并统计各类细胞的密度、总数量。其涉及到的技术有分类方法和统计方法。
随着计算机技术的不断发展,图像处理技术和模式识别技术的应用也越来越广泛,为了解决在传统的细胞检测中存在的效率低、准确度低等问题,人们逐渐将智能识别与分类技术引进到医学处理中,以实现快速、准确地识别出各类细胞的比例,提高细胞检测的效率。其中,红细胞形态学研究是细胞学、病理学以及血液流变学研究领域中极其重要的一个方面。目的是准确地检测人体血液中白细胞、红细胞的含量、分布密度,为临床诊断提供重要依据。
研究表明,红细胞是人体免疫系统中十分重要的组成部分,是我们人类抵御外界病原侵入我们体内的第一道防线,是病人病情的重要指标之一,因此红细胞的检测是医生诊断的必要数据,也是任何一家医院的重要血常规检测指标之一。医学常识告诉我们,血液细胞的检测,包括红细胞、白细胞在内,主要是各类细胞的数量和形状的检查,因为人体各种病变不仅仅会引起各类细胞数量的变化,也会引起细胞形状的变化。病症不一样,这两类的变化也不一样,这是医生诊断病原的重要依据。本文对红细胞的自动化检测进行探索,也可以为其他医学血液检测提供参考。
目前,医学中红细胞的检测还主要采用传统的电阻原理和光散射的方法,对血液细胞进行常规的分类。本选题研究的目的设计与实现一个红细胞的自动识别系统,课题重点讨论细胞的该系统的关键技术,即利用红细胞的颜色特征自动识别并统计出红细胞个数的方法中涉及到的关键技术,拟利用从图像采集卡得到的红细胞图片,将其进行如图像平滑、阈值处理和图像分割、孔洞填充、图像腐蚀等处理,进行基于模糊聚类算法的图像切割分析,实现对血液红细胞在图像中的识别和精确定位,并依据红细胞面积大小对红细胞进行分类,完成血液红细胞识别和分类计数系统的设计与实现。从而实现与红细胞形态变化相关疾病的辅助诊断。
早在1970年就有人提出了利用计算机图像处理以及图形学的基本理论和方法来进行分类,特别是模式识别与分类技术的发展,该技术在医学血常规检查中的应用是越来越广泛。日本的日立公司在80年代生产的8200设备就是一个利用计算机图像处理技术实现血液自动化和智能化检测血细胞的分析仪。其原理是将血细胞标本扫描成图像,然后利用计算机图像处理技术自动分割识别统计该图片中其中各类细胞的数量。
国内对血细胞自动化检测仪器的研制是在上个世纪60年代开始的,在 1965年上海就生产出了我国第一代的血细胞计数仪,上世纪70年代,利用国际技术在北京生产出一批血球计数仪器,但是,这些仪器设备都只能简单地统计白细胞与红细胞的数量,功能过于简单,随着自动化技术的不断发展,我国的信息技术也是突飞猛进。国内外联合开始生产第二代血液细胞分析仪,ERMAPC-603以及PC-604就是其中的典型代表,但是当时的图像处理和模式识别技术还不很发达,图像目标的检测与分割技术不发达,难以准确分割出目标,分类技术也不成熟,不能很好地识别目标,也不能够很好地解决细胞的重叠、孔洞等问题。因此那时的细胞检测仪器功能简单,实用价值不是太高。
随着计算机计算机技术的飞速发展,图像处理技术也有了很大的进步,在图像分割、边缘处理、神经计算等方面都有了巨大的发展,无论是理论还是实际应用方面,智能化处理图像技术都有了可喜的进展。当然在医学图像处理与分析方面的技术和理论研究都有很大变化,但是这些研究在细胞识别与统计方面的应用还有一定的欠缺。例如将Snakes边界分别算法用于细胞的分割,该算法是利用一个能量函数来对目标匹配进行评价,其函数能量为Esnake = Einternal Eexternal,其中Einternal和Eexternal分别为内部和外部函数,实践证明,利用该算法,能够有效地将细胞分割开,但是该方法的缺点是运算量过大,受初始化数据影响较大,边界模糊,不能够解决孔洞和重叠问题。又如马尔(Marr-Hidreth)算子也可以用于细胞的分割,该算子利用诸如拉普拉斯算子之类的二阶导数的差分运算计算图像强度并确定边界。其优点是速度快,缺点是对噪声敏感,还有基于纹理的细胞分割方法,但是该方法对红细胞具有相似纹理的淋巴细胞等的区别不大,识别率不高。
目前国内外关于红细胞检测的技术虽然有一定的进展,但是都不是很理想,细胞的分类与统计功能还是沿用传统的人工方法。因此,该课题具有较大的研究价值。

2. 研究的基本内容与方案

本课题设计为实现红细胞的识别与分类计数系统,该系统能够根据采集到的血细胞图像进行红细胞识别计数,主要方法是利用基于MATLAB的红细胞识别系统, 通过对红细胞图片进行图像平滑、阈值处理和图像分割、孔洞填充、图像腐蚀等技术处理后, 最终识别血液样本图片中红细胞的个数。首先血液样本图像进行预处理,接着提取红细胞特征,为识别做准备,其次是将图像进行孔洞填充、腐蚀等形态学变换。最后,对细胞进行计数。本次研究的技术方案及措施有:
1.图像平滑技术的作用主要是改善图像质量,尽量消除或减少噪声的影响,突出图像的主要信息。
2.孔洞填充技术的原理是在阈值处理时,如果像素在设定阈值范围内,则像素被标志,算法将先进行所有联通的非标志区域的统计,较小或者很小的区域基本就是系统所要填充的孔洞。
3.图像腐蚀措施在对细胞的数目进行统计时,要减小数字图像处理技术的影响,以免进一步增加误差,要对待处理的细胞图像进行腐蚀去噪的影响。
4.在系统的设计中,我们将研究细胞特征提取方法包括轮廓提取和特征修正。研究如何根据不同的细胞的不同特征进行分类,重点是分类器的设计与分类算法的研究。此外将对比颜色空间分量确定合适的阈值,寻求更加适合血液红细胞识别的算法。
5.红细胞识别统计系统在总体架构上分为采集图像、图像处理、数量统计三个主要步骤。对由计算机采集到的显微镜下细胞图像进行图像平滑处理,图像二值化处理、孔洞填充处理、图像腐蚀处理,继而统计出红细胞的数量,并且根据细胞粘连部分的面积,对细胞数量进行校正。

3. 研究计划与安排

第1-4周:查阅相关中、英文文献资料,明确研究内容。确定设计方案,完成开题报告,完成不少于2万字符的英文翻译任务;

第5-6周:完成论文开题工作。

第7-10周:完成血液红细胞识别与分类计数系统的设计与调试,并撰写部分论文初稿;

第11-12周:完成论文初稿;

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]王利平. 基于bp神经网络的红细胞识别分类方法研究与系统实现[d].湘潭大学,2017.

[2]圣文顺,孙艳文.卷积神经网络在图像识别中的应用[j].软件工程,2019,22(02):13-16.

[3]张蓉.计算机图像识别技术的应用及细节问题分析[j].中国管理信息化,2017,20(19):184-185.

[4]沈蕙颖,林孝怡,杨慧,郑建新.cella vision dm96自动化数字图像分析系统红细胞形态分类的性能评价[j].检验医学,2018,33(05):428-430.

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