一种细胞图像记录系统及分类方法技术方案

本申请提供一种细胞图像记录系统及细胞分类方法，由激光器发出的激光经过偏振分束镜后分为两路光波，其中一路光波透射细胞样品从而携带细胞样品信息，并经第一显微物镜成像，另外一路光波经电致变焦透镜形成球面光波，且所述球面光波的中心到CCD的距离与第一显微物镜的焦点到CCD的距离相等，且所述球面光波与所述像干涉后形成图像，所述图像被CCD采集后传输到计算机经算法再现得到细胞的位相图像，通过该细胞位相图像对细胞进行精准分类。

【技术实现步骤摘要】
一种细胞图像记录系统及分类方法
本申请涉及一种细胞图像记录系统及自动分类方法，属于光学信息处理和生物医学领域。
技术介绍
血常规检验是临床医学检验最常用、最基本和最重要的手段之一，细胞分类计数是其中的一项重要内容。人体在发生疾病时，常可导致血细胞发生数量或质量的变化，血液中各类白细胞的数量和百分比是医生判断有无疾病、疾病的种类和严重程度的重要基础数据，有极其重要的意义。由于待检测血液样品中细胞数量巨大，细胞图像的自动分类在血液检测中具有非常重要的作用，尤其是在血液病和血癌的早期诊断中更为重要。当前医院对细胞的分类计数主要借助于自动血球计数仪结合血图片人工显微镜下检查，这个自动血球计数仪的临床应用减轻了临床检验人员的劳动量，但仍存在分类精度不够高的问题。许多检验人员为避免手工镜检的巨大工作量而疏于结合显微镜下检查，导致误报误诊的现象还屡屡出现。同时，现有的分类均基于细胞的强度图像，由于细胞是透明的，未加染色处理的细胞图像对比度较低，因而在获得强度图像之前通常需要对细胞染色，这个过程不仅耗时，对操作者要求较高，且检测结果受到染色液质量、PH环境及时间等多种因素的影响。数字全息术是一种新型的无损干涉测量技术，它用光电耦合器件(CCD或CMOS)采集被测样品的全息图，然后将全息图输入计算机中，利用算法模拟实际的全息图再现过程，样品定量的强度图像和位相图像可以同时给出，而位相图像呈现的是样品的三维形貌分布。数字全息术对透明和不透明样品均可以直接成像，实现对样品的实时、无损、三维可视化检测，这对生物细胞检测非常有益，近年来已成功应用于活体细胞的实时检测与监测。与传统的光学显微镜相比，数字全息术具有许多突出的优点，如灵活方便的存储、传输、数字畸变矫正、数字聚焦、消噪等特点，这些优点使数字全息术得到了广泛关注，已成为一个研究热点。人工神经网络是模拟生物神经元系统之间的复杂激励行为的并行非线性系统，具有分布式存储、大规模自适应并行处理、结构可变性、高度非线性、高度容错性、自学习性和自组织性等特点。近年来，神经网络呈现出巨大的优势：它可将原始图像直接作为输入，且具有强大的学习特征的能力，从而可以从不同的层次来自动获取图像特征；它具有其端到端的性质，可以一步完成特征提取与分类。将数字全息术与神经网络相结合用于细胞图像的自动识别与分类，不仅可以解决细胞染色问题，还可以提高细胞分类精度、降低检验人员的劳动强度，同时可以实现可视化自动检测与分类，实现自动存储、传输及数据共享。
技术实现思路
本申请提供一种细胞图像自动分类方法，利用像面数字全息技术对细胞直接进行成像获得细胞精准的位相图像，解决细胞常规检测之前需要染色带来的问题。同时，利用前向反馈神经网络对细胞图像进行自动识别与分类，从而提高细胞分类精度，并减轻检验人员的劳动强度。本申请采用如下技术方案，一种细胞图像自动分类方法，包括以下步骤：1)、数字图像的记录和重现：利用像面数字全息记录系统对细胞样品进行记录，然后利用傅里叶变换重建算法获得细胞位相图像；2)、图像预处理：(1)根据阈值分割方法，对上述细胞位相图像进行边界分割，并令边界之外的位相值为零；(2)对上述细胞位相图像进行裁剪，以减小计算量，并降低噪声影响，裁剪后的图像大小以能够显示一个完整的细胞为宜；(3)对图像灰度作归一化处理，以降低不同图像之间亮度和对比度的变化；其中，依据下面的公式进行图像归一化处理：其中，Ip,normal表示归一化的图像强度，Imax,i和Imin,i分别表示图像中最大和最小强度，Ip表示原图像强度分布；3)、特征参数的提取：根据要提取的细胞特征，如细胞大小、细胞形状、细胞核大小及边缘特征等形态学特征进行细胞初步分类；4)、利用前向反馈神经网络(即BP神经网络)构建分类器：(1)将经图像预处理后的细胞位相图像作为输入图像，所述输入图像为训练样本集；(2)利用MATLAB中的工具箱对训练样本集进行两层两类分类的神经网络分类训练，直至误差达到要求。所述前向反馈神经网络的结构如下：a)输入层为p×p层，其中p表示裁剪后的细胞图像行数；b)隐含层为单层；c)网络的输出函数为：Y＝f{g(XW1+b1)W2+b2}其中，X是输入矩阵，Y是输出矩阵，W1是隐含层权重矩阵，b1是隐含层偏置矩阵，W2是输出层权重矩阵，b2是输出层偏置矩阵，是隐含层激活函数，f(x)＝x是输出层激活函数。附图说明图1图像记录实验系统的结构示意图；图2像面数字全息记录坐标示意图；图3电致变焦透镜结构示意图；图4角度调节自动控制系统；图5神经网络结构示意图；图6神经网络性能测试之一——MSE；图7神经网络性能测试之二——相关性。具体实施方式如图1所示，本申请的数字图像记录实验系统包括激光器1、第一半波片2、偏振分束镜3、第一反射镜4、第一扩束准直镜5、透明物体6、第一显微物镜MO1、合束镜7(半透射半反射)、CCD8、第二半波片2′、第二扩束准直镜9、第二反射镜10、第二显微物镜MO2以及计算机12。激光器发出的光束经偏振分束镜后分为第一光束和第二光束，第一光束经第一反射镜后进入第一扩束准直镜后形成平行光照射透明物体形成物光波，该物光波透过第一显微物镜MO1后经合束镜后到达CCD靶面；经偏振分束镜后的第二光束经第二扩束准直镜形成平面光波，所述平面光波经过第二反射镜进入第二显微物镜MO2形成参考光波，所述参考光波经合束镜后到达CCD靶面与物光波形成全息图；所述CCD记录的全息图传送到计算机并保存。为了消除MO1引入的二次位相畸变，MO2应与MO1完全相同，并须精确调整其位置，使平行光经它们后所形成的球面光波相对CCD有完全相同的波面弯曲。同时需要精调合束镜7的倾角，使所记录的全息图频谱沿对角线方向分离。下面对如何获得精准的离轴像面全息图进行具体分析。离轴像面数字全息记录系统以及分析所用的坐标系统如图2所示，其中，显微物镜已用单透镜等效表示。物平面、MO1平面及CCD平面分别用(x0,y0)、(xφ,yφ)及(x,y)表示(图中y0、yφ和y三个坐标轴未画出)，z轴沿系统的光轴方向并通过以上三个平面的中心，d0、f和di分别为物平面到显微物镜的距离、显微物镜焦距和显微物镜到像平面的距离。在图1中，物光与参考光在进入BS之前，其主光束相互垂直，而棱镜BS相对于光轴有一个小角度倾斜(倾斜角θ约为2-3°)，结果使参考光主光束相对于物光主光束产生同样的倾斜，从而实现离轴记录。在图2中，我们令MO2相对于MO1倾斜同样的角度θ(图中θ被放大了)，而BS不发生倾斜，从而达到与图1中完全一样的效果。为了完全抵消MO1引入的二次位相畸变，须使平面光波经MO1、MO2后所形成的球面光波相对CCD具有相同的弯曲，即使图2中MO2的焦点F2在光轴上的投影点与MO1的焦点F1重合。F2的坐标可以表示为(x-xr,y-yr,di-f)，其中xr、yr的大小决定了全息图±1级谱与0级谱分离的程度。根据菲涅耳衍射公式，略去无关紧要的常数位相因子，当物光路中不放物体时，MO1后表面的光场复振幅分布为式中A(xφ,yφ)为物光路中照明样品的平面光波振幅，根据数字全息术的特点，不失一般性，通常设其为1。若设MO1的孔径半径为R,则为其孔径函数。CCD平面的物本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种细胞图像记录系统，包括：激光器、第一半波片、偏振分束镜、第一反射镜、第一扩束准直镜、透明细胞物体、第一显微物镜MO1、合束镜(半透射半反射)、CCD、第二半波片、第二扩束准直镜、第二反射镜、电致变焦透镜以及计算机；激光器发出的光束经偏振分束镜后分为第一光束和第二光束，第一光束经第一反射镜后进入第一扩束准直镜后形成平行光照射透明细胞物体形成物光波，该物光波透过第一显微物镜后经合束镜后到达CCD靶面；经偏振分束镜后的第二光束经第二扩束准直镜形成平面光波，所述平面光波经过第二反射镜进入电致变焦透镜形成参考光波，所述参考光波经合束镜后到达CCD靶面与物光波形成干涉图；所述CCD记录的干涉图传送到计算机并保存；其特征在于：所述电致变焦透镜包括透明上基板，透明下基板，在上基板的内表面设置有透明的第一电极，在下基板的内表面设置有透明的第二电极，以及位于第一电极和第二电极之间的液态材料，在第一电极和第二电极上施加电压，从而使得平面光波通过电致变焦透镜后形成球面参考光波；所述球面参考光波的中心点到CCD靶面的距离等于第一显微物镜的焦点到CCD靶面的距离；且所述计算机可以自动控制合束镜的转动，以获得最佳干涉图样，所述干涉图样经重建后能够获得的再现像中原始像、共轭像以及零级衍射项刚好分离。...

【技术特征摘要】
1.一种细胞图像记录系统，包括：激光器、第一半波片、偏振分束镜、第一反射镜、第一扩束准直镜、透明细胞物体、第一显微物镜MO1、合束镜(半透射半反射)、CCD、第二半波片、第二扩束准直镜、第二反射镜、电致变焦透镜以及计算机；激光器发出的光束经偏振分束镜后分为第一光束和第二光束，第一光束经第一反射镜后进入第一扩束准直镜后形成平行光照射透明细胞物体形成物光波，该物光波透过第一显微物镜后经合束镜后到达CCD靶面；经偏振分束镜后的第二光束经第二扩束准直镜形成平面光波，所述平面光波经过第二反射镜进入电致变焦透镜形成参考光波，所述参考光波经合束镜后到达CCD靶面与物光波形成干涉图；所述CCD记录的干涉图传送到计算机并保存；其特征在于：所述电致变焦透镜包括透明上基板，透明下基板，在上基板的内表面设置有透明的第一电极，在下基板的内表面设置有透明的第二电极，以及位于第一电极和第二电极之间的液态材料，在第一电极和第二电极上施加电压，从而使得平面光波通过电致变焦透镜后形成球面参考光波；所述球面参考光波的中心点到CCD靶面的距离等于第一显微物镜的焦点到CCD靶面的距离；且所述计算机可以自动控制合束镜的转动，以获得最佳干涉图样，所述干涉图样经重建后能够获得的再现像中原始像、共轭像以及零级衍射项刚好分离。2.一种细胞图像自动分类方法，包括以下步骤：1)、数字图像的记录和重现：利用权利要求1所述的记录系...

【专利技术属性】
技术研发人员：王华英，张步勤，董昭，江夏男，席思星，张亦卓，
申请(专利权)人：河北工程大学，
类型：发明
国别省市：河北,13