基于自动图像识别的血细胞图像采集方法与流程

本发明属于血细胞形态学检验，涉及一种基于自动图像识别的血细胞图像采集方法。

背景技术：

1、血常规为常规检验之一，主要是对血液中血细胞水平与分布情况进行检测，可客观的反映机体的组织与器官是否发生病变与病变的严重程度，利于临床疾病诊疗。当我们在血常规当中发现血细胞数量有异常的时候，需要进行外周血细胞形态学检查，可以通过外周血细胞形态，来进一步来判断这种异常的细胞，它的数量的多少和形态的异常，它不仅能反映细胞的外部形态变化，而且能直接观察细胞内部结构，能区别和鉴定异常细胞，这种检测手段可以作为血常规的一个有力的补充。外周血细胞形态学检查应用于血常规检验中，可直观识别区分血细胞形态变化情况，提高检测准确性，临床应用价值较高。

2、请参阅图1，外周血细胞形态学检查是通过血液标本涂附在玻片1上形成血膜2的方法制作血涂片并进行染色，检验人员通过光学显微镜将染色后血涂片上细胞放大，然后对血细胞密度、形态、分布等进行系统性观察，通常由检验人员在血涂片上适宜观察区域内随机选择起始位置然后连续查找100个白细胞，并对这些白细胞通过形态差异进行详细分类和分别计数，然后统计各类型细胞比例，然后根据各型细胞比例给出诊断结论。目前对血细胞形态进行检测时，主要依靠人工调节显微镜并查找和计数白细胞，采用这样的方式，不仅效率低下，检测结果随机性大，很容易漏掉异常细胞，不能实现较高准确度的检测和诊断。

3、进行血细胞形态观察的显微镜通常是高倍浸油物镜(总放大倍数为1000倍)，高倍数镜头能够观测清楚细胞，但是要观察整个载玻片1上区域那么将会变得极为缓慢，在整个血涂片上查找并计数100个白细胞仅仅观察和选取了整个载玻片1非常小的区域，并且在移动视野切换过程中因操作的失误将可能会漏掉某些关键区域，造成检测结果的差错导致误诊漏诊。另一方面，采用低倍镜虽然能够较为轻松的看完整个载玻片1，但是因为其放大倍数不够无法观察到细胞的内部结构和组成无法达到细胞检测识别的要求。因而需要一种用于自动图像识别的血细胞图像采集方法解决图像采集耗时长、效率低、成本高、分析系统复杂的问题。

技术实现思路

1、针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：提供一种检测效率高的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，包括以下步骤：

4、s100、自动扫描显微镜装置采用第一放大倍率的低倍物镜采集血涂片的图像，并采用自动图像识别算法对在图像中确定适宜于临床血细胞分析的区域作为适宜识别区域；

5、s200、自动扫描显微镜装置采用第二放大倍率的低倍物镜在适宜识别区域中定位基准点和并计算用于在高倍镜下扫描的重点识别区域；

6、s300、自动扫描显微镜装置采用第三放大倍率的高倍物镜从基准点开始对重点识别区域进行扫描，获取重点识别区域的血细胞图像。

7、进一步的，所述第二放大倍率一般大于或等于第一放大倍率；所述第三放大倍率大于第二放大倍率。

8、进一步的，所述第一放大倍率为4倍～10倍，所述第二放大倍率的低倍镜为4倍～10倍，所述第三放大倍率大于或等于40倍。

9、进一步的，所述s100步骤包括以下子步骤：

10、s110、自动扫描显微镜装置采用第一放大倍率的低倍物镜采集血涂片的图像；

11、s120、分别计算图像各像素的灰度值；

12、s130、根据灰度值剔除空白区域和颜色过深的区域，将余下的区域作为适宜识别区域。

13、进一步的，所述s200步骤包括以下子步骤：

14、s210、自动扫描显微镜装置采用第二放大倍率的低倍物镜对适宜识别区域进行扫描，根据适宜识别区域内图像颜色的深浅识别出临床检查所需类型的细胞；

15、s220、根据临床检查所需细胞的类型选择该类细胞分布适合形态学分析的区域，并将在该区域扫描到的第一个临床检查所需类型的细胞的位置定位为基准点；

16、s230、预先设定重点识别区域的大小，以基准点为扫描起点，根据临床检查所需类型细胞在基准点附近范围内的分布情况计算重点识别区域的范围。

17、进一步的，在执行所述s300步骤的过程中，还执行以下步骤：

18、s310、在扫描的过程中对扫描采集的图像进行分析识别，找出临床检查所需类型的细胞并统计该类型细胞的数量，如果统计的该类型细胞的数量达到或超出了预期的数量则提前结束扫描。

19、进一步的，在所述s310步骤中，还对扫描的视野数量进行统计，每扫描预定数量的视野进行一次图像的分析识别。

20、进一步的，在所述s310步骤中，还判断临床检查所需类型的细胞是否存在异常，当第一次发现临床检查所需类型的细胞存在异常时，提高临床检查所需类型的细胞的预期数量，并将发现该异常细胞之前的临床检查所需类型的细胞之前的统计数据清零，以该异常细胞的位置作为基准点，重新执行s300步骤。

21、进一步的，在所述s310步骤中，对各类型细胞的数量均进行统计，并判断各类型细胞的比例是否超出了预先设定的范围，如果超出了预先设定的范围则提高临床检查所需类型的细胞的预期数量。

22、进一步的，如果在重点识别区域扫描完成后，统计的临床检查所需类型的细胞的数量仍未达到预期的数量，则执行以下步骤：

23、s400、扩展重点识别区域的范围，自动扫描显微镜装置采用第三放大倍率的高倍物镜对扩展的重点识别区域进行扫描，获取扩展的重点识别区域的血细胞图像；

24、s500、在扫描的过程中对扫描采集的图像进行分析识别，找出临床检查所需类型的细胞并统计该类型细胞的数量；如果统计的该类型细胞的数量达到或超出了预期的数量则提前结束扫描；如果在扩展后的重点识别区域扫描完成后，统计的临床检查所需类型的细胞的数量仍未达到预期的数量，则停止扫描。

25、本发明中，在第一次扫描时不具体区分血涂片的头尾和细胞分布状况，从而可以用较低的倍数物镜采集整张图片，快速实现全片扫描。第二次扫描时根据目标细胞的分布状况在血涂片上选取一个很小的区域采用高倍物镜识别，可以大大减少高倍物镜的识别时间。另外，在识别到预定数量的目标细胞时终止采集，可以进一步减少高倍物镜的识别时间，在遇到某类特殊细胞或细胞比例异常超过正常值时增加所需类型的细胞的预期数量，可以在发生异常时确保样本数量满足需求；能够全面、快速、准确的采集到临床检查所需类型的血细胞图像。

技术特征：

1.一种基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于：所述第二放大倍率一般大于或等于第一放大倍率；所述第三放大倍率大于第二放大倍率。

3.根据权利要求1所述的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于：所述第一放大倍率为4倍～10倍，所述第二放大倍率的低倍镜为4倍～10倍，所述第三放大倍率大于或等于40倍。

4.根据权利要求1所述的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于，所述s100步骤包括以下子步骤：

5.根据权利要求1所述的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于，所述s200步骤包括以下子步骤：

6.根据权利要求1所述的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于，在执行所述s300步骤的过程中，还执行以下步骤：

7.根据权利要求6所述的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于：在所述s310步骤中，还对扫描的视野数量进行统计，每扫描预定数量的视野进行一次图像的分析识别。

8.根据权利要求6所述的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于：在所述s310步骤中，还判断临床检查所需类型的细胞是否存在异常，当第一次发现临床检查所需类型的细胞存在异常时，提高临床检查所需类型的细胞的预期数量，并将发现该异常细胞之前的临床检查所需类型的细胞统计数据清零，以该异常细胞的位置作为基准点，重新执行s300步骤。

9.根据权利要求6所述的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于：在所述s310步骤中，对各类型细胞的数量均进行统计，并判断各类型细胞的比例是否超出了预先设定的范围，如果超出了预先设定的范围则提高临床检查所需类型的细胞的预期数量。

10.根据权利要求6所述的基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，其特征在于：如果在重点识别区域扫描完成后，统计的临床检查所需类型的细胞的数量仍未达到预期的数量，则执行以下步骤：

技术总结
本发明涉及一种基于自动图像识别的血细胞图像采集方法，包括：采用低倍物镜采集血涂片的图像，并采用自动图像识别算法对在图像中确定适宜于临床血细胞分析的区域作为适宜识别区域；采用低倍物镜在适宜识别区域中定位基准点和并计算用于在高倍镜下扫描的重点识别区域；采用高倍物镜从基准点开始对重点识别区域进行扫描，获取重点识别区域的血细胞图像。本发明中，以较低的倍数物镜采集整张图片，可以快速实现全片扫描；根据目标细胞的分布状况在血涂片上选取一个很小的区域采用高倍物镜进行图像采集和识别，可以大大减少高倍物镜下图像采集和识别的时间；从而全面、快速、准确的采集到所临床检查所需的血细胞图像。

技术研发人员：赖森林,刘志,高康荣,李春林,彭晓皓,龚道飞
受保护的技术使用者：重庆德方信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16