一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法、系统及存储介质。所述方法包括：对待检测血液样本进行图像采集；对采集到的样本图像进行预处理；对预处理后的图像根据稀疏矩阵进行稀疏化处理；对经过稀疏化处理的图像进行血细胞运动轨迹推演；构建聚焦识别模型，对血细胞的自动聚焦区域进行识别提取。本发明专利技术提供的一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法、系统及存储介质采用多特征+统计学机器学习的聚焦区域自动识别技术，避免单特征表征不完整问题，统计学机器学习模型简单计算量低，细胞聚焦自动识别准确性更高，鲁棒性更强。

【技术实现步骤摘要】
一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法、系统及存储介质
本专利技术涉及一种血细胞检测领域，尤其涉及一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法、系统及存储介质。
技术介绍
床旁体外诊断能够在最接近患者的地方给出快速诊断，近几年得到了学者们广泛而深入的研究。生化免疫等项目早已有相关POCT设备进入临床，作为体外诊断最常用的血常规项目则还停留在实验室检测阶段。信号法及图像法是目前血细胞检测主要方法，其中信号法所需装置设备种类多，回路复杂，POCT化困难且成本高；图像法是目前临床上血常规检测金标准法，设备装置构成简单，更适合POCT化。但由于人体血液细胞为悬浮细胞，图像采集时各细胞不在同一焦平面，很难采集到所有细胞均在焦点的图像；高值血细胞易于底部聚集，导致图像类血细胞POCT设备测量速度慢，识别精度低。因此，迫切需要寻找一种快速、准确的自动聚焦方法来获取每个血细胞焦平面处图像，避免底部细胞聚集，以提高血细胞便携式检验设备的检测时间及分类精度。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题主要是：提供一种快速、准确的粒子自动聚焦方法及系统，自动快速获取每个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法，其特征在于，包括：/n对待检测血液样本进行图像采集；/n对采集到的样本图像进行预处理；/n对预处理后的图像根据稀疏矩阵进行稀疏化处理；/n对经过稀疏化处理的图像进行血细胞运动轨迹推演；/n构建聚焦识别模型，对血细胞的自动聚焦区域进行识别提取；/n其中，所述对待检测样本进行图像采集，具体包括:/n将待检测血液样本经溶血剂裂解、染色剂染色后，移至微流控芯片内，拍摄芯片内细胞不同焦平面图像，构建不同深度细胞彩色序列图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法，其特征在于，包括：
对待检测血液样本进行图像采集；
对采集到的样本图像进行预处理；
对预处理后的图像根据稀疏矩阵进行稀疏化处理；
对经过稀疏化处理的图像进行血细胞运动轨迹推演；
构建聚焦识别模型，对血细胞的自动聚焦区域进行识别提取；
其中，所述对待检测样本进行图像采集，具体包括:
将待检测血液样本经溶血剂裂解、染色剂染色后，移至微流控芯片内，拍摄芯片内细胞不同焦平面图像，构建不同深度细胞彩色序列图像。


2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法，其特征在于，所述彩色序列图像序列深度150～180μm，序列所含图像>10张，序列间隔<12μm。


3.根据权利要求1所述的一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法，其特征在于，所述对采集到的样本图像进行预处理，具体包括：
采用高斯-拉普拉斯算法对所述样本图像进行图像噪声去除，得到高清度细胞图像。


4.根据权利要求3所述的一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法，其特征在于，采用高斯-拉普拉斯算法对所述样本图像进行图像噪声去除，具体包括：
对图像进行高斯平滑，剔除噪声；
对图像求二阶导，用二阶导的过零点确定边缘，在去噪的同时，保留细胞的边界信息。


5.根据权利要求1所述的一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法，其特征在于，所述对预处理后的图像根据稀疏矩阵进行稀疏化处理，具体包括：
采用形态学重构，获取背景图像；
对背景图像像素分布，构建自动轮廓函数获取对应的稀疏化模板；
以模板为掩膜，获取该图像对应的粒子稀疏矩阵。


6.根据权利要求5所述的一种基于稀疏矩阵的粒子自动聚焦方法，其特征在于，所述构建自动轮廓函数获取对应的稀疏化模板，以模板为掩膜，获取该图像对应的粒子稀疏矩阵，具体包括:
获取背景图像最大像素值Imax及最小像素值Imin，确定自动轮廓区域数量N，其中，
计算轮廓阈值函数t(i)，i为序列；
以轮阈值为阈值，轮廓...

【专利技术属性】
技术研发人员：李迎春，张雪，
申请(专利权)人：江苏康尚生物医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32