【摘 要】
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基于CMOS图像传感器和微流控技术的无透镜细胞检测系统,为实现便携式血细胞分析仪提供了可能。由于该系统采集的细胞图像没有经过光学放大,细胞图像像素较低,采用传统图像识
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基于CMOS图像传感器和微流控技术的无透镜细胞检测系统,为实现便携式血细胞分析仪提供了可能。由于该系统采集的细胞图像没有经过光学放大,细胞图像像素较低,采用传统图像识别算法,难以对细胞进行系别分类。本文采用机器学习算法,对低分辨白细胞图像的识别算法进行了研究。为了完成低分辨率细胞的图像识别,首先研究了细胞图像数据库的建立方法。由于无透镜系统采集的细胞图像分辨率过低,难以提取有效特征,提出一种利用光学显微镜采集细胞样本,然后下采样得到细胞图像数据库的方案。在20倍光学显微镜镜下分别对淋巴细胞和单核细胞含量较高的血涂片组进行图像采集,并用图像处理算法分割出分辨率为170×170×3的淋巴细胞、单核细胞和粒细胞各3480张。接着,将75%数据集作为训练样本,分别对高分辨白细胞的彩色图和灰度图进行训练学习,并分析其不同结构和参数对网络的影响,确定相应的网络结构。利用25%的数据集作为测试样本,对网络进行测试,结果表明,对于彩色图识别率达到99%,灰度图识别率达到96%。进一步,为了构建低分辨率细胞图像识别网络,先对高分辨白细胞降采样,使用对于高分辨率白细胞图有良好识别率的网络结构和训练参数,对不同分辨率的白细胞进行训练,并验证。结果表明,当分辨率低于高分辨的白细胞图的十分之一时,很难学习到识别率较好的网络参数,因此确定出可以用于识别的低分辨白细胞的分辨率。对低分辨白细胞数据集训练学习,并分析其结构和识别情况修正网络参数和训练参数,得到可以有效识别的网络,识别率达到91%。由于无透镜系统采集的白细胞图像不仅是低分辨率的,而且伴随着明显的衍射现象。提出一种低分辨率细胞加衍射算法来模拟系统采集的带有衍射的细胞图。为此实验并分析得到采集系统的衍射传递函数,并对低分辨率细胞加衍射,获得低分辨带有衍射细胞图像。针对有明显衍射现象的低分辨白细胞,训练学习,并调节网络结构,最后确定适合网络结构,识别率能达到90%左右。
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