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申请/专利权人：江苏康尚生物医疗科技有限公司

摘要：一种便携式白细胞亚类检测装置及方法，其包括：制备待检测的血液样本；将所述血液样本放置于所述进样单元以将所述进样单元被推入便携式白细胞亚类检测装置内；启动照明单元照射所述测试片；实时采集光学显微镜单元放大的样本数据；对所述图像获取单元获取到粒子图像进行粒子分析计数后对计数结果进行显示。

主权项：1.一种便携式白细胞亚类检测方法，其特征在于，包括：制备待检测的血液样本；将所述血液样本放置于进样单元以将所述进样单元被推入便携式白细胞亚类检测装置内；启动照明单元照射测试片；实时采集光学显微镜单元放大的样本数据；对图像获取单元获取到粒子图像进行粒子分析计数后对计数结果进行显示；图像获取单元获取到粒子图像后，将图像送至图像处理单元进行粒子分析计数，图像处理单元被配置为进行图像区域增强、粒子区域聚焦识别、聚焦粒子分割及ROI区域特征提取、粒子无监督聚类识别计数及浓度修正；图像增强包括：根据仪器图像特点，采用高斯滤波及形态学开运算重构，完成待分析图像干扰物质去除及ROI区域增强；粒子区域聚焦识别及分割包括：图像经过增强后，首先灰度均值阈值去除没有ROI区域的图像；以图像平面为x-y轴，图像深度为纵轴，结合最大类间方差法，分割出ROI区域，构建ROI区域图像序列；提取各深度ROI图像峰值，以图层深度为变量，峰值大小为因变量，建立深度-灰度值高斯曲线模型；曲线峰值对应的深度，即为此ROI聚焦所在图层，曲线波峰宽度即为此ROI区域纵向高度；获取ROI聚焦处图像及此ROI纵向高度，完成粒子区域聚焦识别及高度特征获取；对识别到的聚焦区域，模糊C均值聚类完成ROI区域边界精确提取；ROI区域特征提取及亚类计数包括：根据ROI边界信息，获取ROI区域面积、圆形度，结合上一步提取到的高度特征，构建3维空间向量点，基于密度的DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）聚类算法最终完成白细胞亚类的计数：对于给定数据集D={x1,x2,...,xm}，对于对xj∈D，其ε邻域包含D中与xj的距离不大于ε的所有样本：；ε邻域内样本个数最小值MinPts，若xj的ε邻域至少包含MinPts个样本，|Nεxj|≥MinPts，则xj为一个核心对象；若xj位于xi的ε邻域中，且xi是核心对象，则称xj由xi密度直达；密度直达关系通常不满足对称性，除非xj也是核心对象；对xi与xj，若存在样本序列p1,p2,...,pn，其中p1=xi，pn=xj，p1,p2,...,pn-1均为核心对象且pi+1从pi密度直达，则称xj由xi密度可达；密度可达关系满足直递性，但不满足对称性；对xi与xj，若存在xk使得xi与xj均由xk密度可达，则称xi与xj密度相连；密度相连关系满足对称性由密度可达关系导出的最大的密度相连样本集合C，簇C满足以下两个性质：xi∈C，xj∈C→xi与xj密度相连；xi∈C，xj由xi密度可达→xj∈C；具体实现过程如下：a.ROI区域面积、圆形度及高度构建三维空间点特征，初始化特征点数据，为所有点赋值0属性，表示这个点尚未被访问；b.根据白细胞标本数据，获取中性细胞、淋巴细胞、其它细胞点区间中心点坐标，初始化簇核心对象p1，p2及p3；c.创建与簇核心对象p1，p2及p3对应的簇C1、C2、C3；d.对于C1中每一个对象，若有未被标记类别，则标记为C1；e.对于C1中每一个对象，其邻域内点未被标记的，密度相连点集密度可达点，均标记为类别C1；f.重复d-e，直至C1中所有类别被标记；g.返回c，开始找下一个簇，直到所有点都被标记。

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