摘要
应用模式识别技术,借助于计算机进行细胞图象的处理研究,实际上是将现代技术中的信息理论用于分析细胞。它既可科学地帮助临床细胞病理学家总结诊断经验,又可充分发挥计算机视觉分辨率高且抽取细胞特征灵活多样的特点,这就为细胞的定量分析、研究生命现象及各类疾病的早期诊断提供了有力的手段。国外非常重视这类研究工作,并于70年代初期就在市场上推出相应的实用系统,如美国产的HEMATRAK、TRAL、ADC-500和日本东芝的CYDEST 等。但这类系统都是以大型计算机为主机,依赖于专用硬件的支持,使得系统的价格昂贵,在国内医院难以推广应用。细胞图象的计算机自动分析研究在我国开展较晚,其中大部分研究人员集中精力在一些新算法的研究上,而忽略了实用系统的研制。以至目前尚无理想的可供临床普及使用的系统报道。1989年我们与省人民医院合作开始了该项的研究,在如何提高处理速度和识别率、改善用户接口等方面做了大量的工作。现已开发出一套血液中白细胞图象计算机自动分析系统,实现了人体血液中六类白细胞的自动识别分类。本文在介绍白细胞的计算机自动分类系统基础上,提出了白细胞识别分类算法,包括白细胞的自动检出、区域分割、特征提取与选择、决策树分类器的设计与实现等。对3000余例实际白细胞分类结果表明:六类白细胞(1)嗜中性杆状细胞;(2)嗜中性叶状粒细胞;(3)嗜酸性粒细胞;(4)嗜硷性粒细胞;(5)淋巴细胞;(6)单核细胞的正确识别率达92%,处理速率每个细胞为2s。使之向临床实用化跨出了一大步。
The results of an automatic identification and classification of the pe-ripheral bood leukocytes into six categories were presented.It was achieved by means of dig-ital image processing and pattern recognition techniques.An automatic microscope cellularanalysis system and a set of recognition algorithms for leukocytes including individual celldetection,scene segmentation,feature extraction,selection and classifier's design were pro-posed.As a result of test for 3000 leukocytes digitized directly from the peripheral bloodsmear,92 percent was identified correctly by this system.The categories were band neu-trophils,segmented neutrophils,monocytes,eosinophils,basophils and lymphocytes.
出处
《航天医学与医学工程》
CAS
CSCD
1993年第3期190-196,共7页
Space Medicine & Medical Engineering
基金
江苏省科委资助项目
关键词
计算机应用
模式识别
白细胞
computer applications
image processing
pattern recognition
leukocytes classificaton
mathematical morphology
texture analysis
