[发明专利]基于全息成像的红细胞多项生理参数检测方法

权利要求书

1.一种基于全息成像的红细胞多项生理参数检测方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：

S1：制备血液稀释样液，使用细胞缓冲液或生理盐水，将血样稀释至目标倍数T；通过全息成像装置获取记录有血细胞衍射信息的全息图，并进行预处理；

S2：设置分块尺寸，将全息图进行分块处理，提取有效成像区域，用于后续半窗长分块重建；所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21：设置图像块分块边长L；

S22：第一次图像分块；

整幅图像行、列值分别为M和N，单位为像素pixel；对应整除取其行、列所能排布的最大图像块个数Row和Col：

Row＝M|L

Col＝N|L

取整幅图像中心Row×L行、Col×L列区域，即区域较原图上、下留有(M-Row×L)/2行，左、右留有(N-Row×L)/2列无效区域，进行边长为L的平铺分块；

S23：第二次图像分块；

对于上述步骤所得区域，以其最左上角的图像块中心位置为第二次图像分块起始点，仍进行边长为L的图像分块，超出区域边界的块不予记录；

两次分块所得结果互有交叠，第一次分块分得Row×Col个图像块，第二次分块分得(Row-1)×(Col-1)个图像块；

S3：对两次分得全息图块分别重建，对细胞与背景加以区分，分别增强或平滑，并拼接整合为一整幅重建图；所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31：使用卷积重建法，对S22和S23两次分块所分得全息图块进行重建，并分别拼接整合成为两幅整幅图像；

所述卷积重建法是基于线性系统理论和瑞利-索默菲积分公式而构建的，能够准确反映光的空间衍射分布；由瑞利-索默菲衍射积分公式，全息图中衍射信息再现后对应光波：

其中，ima在此表示虚数单位，λ为重建光波长，z_i为物体距离CCD的距离，即重建距离；(x,y)为记录面横、纵坐标，(x_i,y_i)为重建图在再现像平面上的位置分布；H(x,y)为图像传感器所记录的全息图光强分布，即是所采集记录得到的全息图；C(x,y)是重建光波在传感器平面上的分布，取为R(x,y)的共轭：

R(x,y)＝exp[-ima·k(xsinα+ysinβ)]

其中，k＝2π/λ，α、β分别为平面参考光波与空间yoz平面和xoz平面的夹角；

而根据线性系统理论，再现像复振幅表示为如下卷积形式：

其中，g为自由空间脉冲响应；

再由卷积理论，使用傅里叶变换计算得到再现像，即重建图：

U＝FT^-1[FT(H·C)·FT(g)]

S32：将两幅图像对应重叠部分取出，记为Rec1和Rec2；

S33：遍历Rec1与Rec2，对其中对应位置像素点加以判断，将其归类于表征物体与表征背景；并将两幅图像整合为一幅图像Rec；

具体判断方法如下：

①、如果Rec1(i,j)与Rec2(i,j)同时大于图像灰度级level的二分之一，则该坐标(i,j)像素点用以表征背景；

Rec(i,j)＝max(Rec1(i,j),Rec2(i,j))

②、如果Rec1(i,j)与Rec2(i,j)同时小于图像灰度级level的二分之一，则该坐标(i,j)像素点用以表征物体；

Rec(i,j)＝min(Rec1(i,j),Rec2(i,j))

③、如果Rec1(i,j)与Rec2(i,j)数值分跨图像灰度级level的二分之一，则根据两者灰度值距level/2的灰度差加以判断；

S4：沿用分块尺寸L，对整幅重建图Rec再次分块；对所分得图块进行像素灰度统计，使用对数正态分布函数拟合灰度曲线，并设置灰度阈值提取红细胞的可能区域；

S5：将各块红细胞区域提取，拼接整合成为整幅图像；使用形态学手段，将红细胞区域进一步精确；

S6：对所得各连通域内像素进行形态学距离计算，依据形态学距离极值点分布对粘连细胞加以去粘连处理，并对红细胞数量进行累加；

S7：结合样液体积与稀释倍数，计算上述步骤所得红细胞各生理参数项。