● 摘要
血液常规检验是疾病诊断和治疗中最常用的检验项目，其检验设备和原理正发生着日新月异的变革。基于显微图像技术的血细胞形态学分析方法符合当前自动化、数字化和快速化的医学诊断发展方向，其分析方法的研究成为当前生物医学领域的一个重要主题。本文以血细胞形态学分析方法中的自动图像采集系统作为研究对象，对其流程中的相关图像算法进行深入研究。本论文主要开展了如下算法研究：1) 针对单细胞层的评价测度问题，提出了基于多特征融合的方法。将生物医学上单细胞层的概念量化为6个特征，给出了6个特征的融合函数，基于特征融合函数提出了多特征融合的评价测度算法。2) 研究基于SIFT方法的白细胞识别定位方法。选择图像尺度空间理论中的SIFT方法检测白细胞，构建了高斯模糊序列和高斯差分金字塔，给出了白细胞的识别流程，归纳了算法中常用变量的经验取值。3) 提出了将改进的蚁群算法和模拟退火算法应用于白细胞扫描路径优化。给出了白细胞扫描路径优化问题的数学模型，基于此模型提出了改进的蚁群优化算法和模拟退火算法，给出了两类算法的设计流程和结果对比。总之，论文的研究内容应用于血细胞形态学分析仪的自动图像采集全流程，是后续细胞模式分类的基础，为血细胞异常形态的评价和疾病的诊断提供有力的理论和技术支持。