血液细胞图像自动识别系统开发探讨
基于图像识别的自动化检测系统研究
基于图像识别的自动化检测系统研究在当今科技飞速发展的时代，图像识别技术正逐渐成为各个领域中不可或缺的一部分。
基于图像识别的自动化检测系统更是因其高效、准确和可靠的特点，受到了广泛的关注和应用。
图像识别技术，简单来说，就是让计算机能够像人类一样理解和识别图像中的内容。
这一技术的实现并非一蹴而就，它涉及到数学、物理学、计算机科学等多个学科的知识和技术。
而基于图像识别的自动化检测系统，则是将这一技术应用于实际的检测任务中，以替代传统的人工检测方式，提高检测效率和质量。
传统的检测方式往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不准确和不一致。
例如，在工业生产中，对产品外观的检测通常需要工人用肉眼逐一检查，长时间的工作容易导致视觉疲劳，从而遗漏一些缺陷。
而在医疗领域，对医学影像的分析也需要医生具备丰富的经验和专业知识，并且耗费大量的时间和精力。
基于图像识别的自动化检测系统则有效地解决了这些问题。
它通过使用摄像头或其他图像采集设备获取待检测对象的图像，然后利用图像处理算法和机器学习模型对图像进行分析和识别，从而快速准确地检测出对象是否存在缺陷或异常。
在这个系统中，图像采集是第一步，也是至关重要的一步。
采集到的图像质量直接影响到后续的分析和识别结果。
为了获得高质量的图像，需要选择合适的图像采集设备，如高清摄像头、工业相机等，并合理设置采集参数，如光照条件、拍摄角度等。
同时，还需要对采集到的图像进行预处理，如去噪、增强、裁剪等，以提高图像的质量和清晰度。
接下来是图像分析和识别环节。
这一环节主要依靠图像处理算法和机器学习模型来实现。
图像处理算法可以对图像进行特征提取、边缘检测、形态学处理等操作，从而提取出图像中的有用信息。
机器学习模型则可以对这些信息进行学习和分类，从而判断图像中是否存在缺陷或异常。
常用的机器学习模型包括支持向量机、决策树、神经网络等。
在实际应用中，基于图像识别的自动化检测系统已经取得了显著的成果。
CellAVision-DM96-自动化数字图像分析系统进行白细胞分类的临床应用
五、讨 论
DM96 使用标准化分析程序，对于分析的区域和路径都预 先做好了设定，降低了分析区域不同造成的误差。同时， DM96 预分析后所有细胞图像按照预分析结果排列于屏幕 上，因此检验人员可以很快确认或对其中认为分析结果有 误的细胞重新分类。1977 年美国病理学家协会（ CAP） 组织进行的白细胞分类研究比较, DM96 对淋巴细胞、嗜 酸性分叶核细胞的分类能力比人工分类的能力高或相当， 其他类型细胞则稍差。
四、结 果
一、仪器最终结果与人工镜检结果的相关性 将 422 例仪器分类最终结果与人工镜检分类 结果进行相关分析和线性回归分析，结果见图 .其中中性粒细胞和淋巴细胞的相关系数较大 （ r=0.91 r= 0.88，P <0.01） ，而单核细 胞的相关系数较小（ r=0.31，P <0.01）. 见图2
2. DM96 自动化数字图像分析系统（ 简称 DM96） 采用与血液分析仪的流式细胞术完全不 同的技术，是一种结合传统显微镜检查和现代神 经网络技术的新型细胞分析技术，用于血细胞形 态分析。该仪器目前在我国临床应用较少，我们 对 DM96 临床使用做了评估。
DM96的优势
1. 仪器能通过标准化的工作辅助人工镜检，筛 查异常血涂片，甚至经完善后能够替代人工镜 检。
2. DM96 工作原理及方法 DM96 由涂片扫描装置和装有CellAVision
血细胞分析软件的计算机组成。外周血涂片装 载到该系统后，仪器开始扫描涂片，先在 10 ×物镜下以城垛跟踪方式找到白细胞的单细胞 层并锁定，再于 100× 物镜下通过自动对焦进 行细胞分割和提取，拍摄数码照片，用基于人 工神 经网络系统（ ArtificiAl neutrAl networks，ANN） 的软件进行分析，识别各 种白细胞，得到白细胞分类计数的预分析结果 。预分析白细胞的数码照片通过电脑显示器展 现在操作者面前，操作者可以选择接受或修改 结果，通过人工审查后输出 DM96 的最终结 果（ 下称“仪器最终结果”） 。 见图1
基于图像处理技术的细胞识别与计数方法研究
基于图像处理技术的细胞识别与计数方法研究近年来，图像处理技术在医学领域的应用日益广泛。
其中之一就是基于图像处理技术的细胞识别与计数方法的研究。
细胞识别与计数是医学诊断和生物研究中的重要一环，它可以帮助科研人员更好地理解细胞的结构和功能，并为疾病的早期诊断和治疗提供有力的支持。
在这篇文章中，我们将探讨一些基于图像处理技术的细胞识别与计数方法，介绍其原理和优缺点。
首先，常见的细胞识别方法之一是基于阈值分割的方法。
这种方法将图像中的细胞与背景进行区分，通过设定一个合适的阈值，将亮度值在阈值以上的像素点划分为细胞区域。
然后，可以使用一些形态学操作对细胞区域进行处理，如腐蚀和膨胀，以去除图像中的噪声或连接细胞。
然而，基于阈值分割方法对图像中的细胞形状和大小有一定的依赖性，当细胞形状和大小变化较大时，该方法可能会出现较大的误差。
其次，基于边缘检测的细胞识别方法也是常用的方法之一。
边缘检测可以通过检测图像中的灰度值变化来确定细胞的边缘位置。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
然后，可以根据检测到的细胞边缘进行计数。
边缘检测方法对图像中的噪声较为敏感，所以在应用时需要进行一定的预处理工作，如平滑滤波和边缘增强。
另外，边缘检测方法也容易受到光照和噪声等因素的干扰，对于复杂的图像往往会出现误检的情况。
此外，基于模型拟合的细胞识别方法也有着广泛的应用。
这种方法通过将细胞形状建模为数学模型，并将模型拟合到图像中的细胞形状，从而实现识别和计数。
常见的模型拟合方法有椭圆拟合、圆拟合等。
模型拟合方法可以提供比较准确的细胞计数结果，尤其在细胞形状相对规则、背景复杂的情况下效果更好。
然而，模型拟合方法对于细胞形状的先验知识要求较高，对于异常形状的细胞或非典型的背景，可能会出现较大的计数误差。
最后，基于深度学习的细胞识别与计数方法近年来得到了广泛的关注。
深度学习通过构建和训练神经网络模型，可以实现自动的细胞识别和计数。
SysmexXE—5000全自动血细胞分析仪计数网织红细胞性能探讨
SysmexXE—5000全自动血细胞分析仪计数网织红细胞性能探讨目的：探析Sysmex XE-5000全自动血细胞分析仪网织红细胞（RET）计数的临床应用效果。
方法：对同一标本进行RET计数，观察组采用Sysmex XE-5000全自动血细胞分析仪，对照组应用传统的显微镜手工法，并对两组计数结果进行对比与分析。
结果：观察组采用Sysmex XE-5000全自动血细胞分析仪的正常值、高值与低值RET计数结果的变异系数均高于对照组应用传统的显微镜手工法，差异有统计学意义（P＜0.05）。
结论：应用Sysmex XE-5000全自动血细胞分析仪计数RET准确性好，精密度高，标准化程度高，能够为临床医师申请仪器法进行RET计数提供有力的证据。
[Abstract] Objective：To discuss the clinical application of reticulocyte counting （RET）by Sysmex XE-5000 automatic blood analyzer.Method：Reticulocyte counting（RET）was performed in the same sample，the observation group adopted Sysmex XE-5000 automatic blood analyzer，the control group adopted conventional microscope manual counting，compared and analyzed the results of two countings.Result：Coefficient of variation of normal value，high value and low value RET counting results of observation group were higher than control group，there were statistical significance（P＜0.05）.Conclusion：Counting RET by Sysmex XE-5000 automatic blood analyzer has advantages of perfect accuracy，good precision，high standardization degree，which can provide poweful evidence that applying for instruments for RET counting for clinical doctors.[Key words] Sysmex XE-5000；Automatic blood analyzer；Reticulocyte counting；PerformanceSysmex公司的X系列最新且最高端的全自动血细胞分析仪即为Sysmex XE-5000，当下在我国还没有相关文献是对Sysmex XE-5000计数网织红细胞（RET）性能的评价，而对于血细胞结构以及形态方面，仪器终究不能太过完善，故在临床应用过程中不能太过于依赖全自动血细胞分析仪而忽略对显微镜手工法的应用，导致出现误诊或漏诊的现象[1-2]。
医学图像处理中的细胞检测技术研究
医学图像处理中的细胞检测技术研究近年来，随着医疗科技的不断进步和发展，医学图像处理技术在临床诊断中也越来越得到广泛应用。
其中，细胞检测技术是医学图像处理的一个重要分支，在癌症、肿瘤等疾病的诊断和治疗中具有重要的意义。
本文将从细胞检测技术的意义、细胞检测技术的研究进展和应用前景三个方面对该技术进行探讨。
一、细胞检测技术的意义细胞检测技术是指利用数字图像处理方法对医学图像中的细胞进行分割和定位，从而提取出细胞数量、形态、大小等信息进行分析和诊断的一种技术。
这种技术在癌症、肿瘤等疾病的诊断和治疗中具有重要的意义。
它能够快速准确地分析大量的细胞图像，发现潜在的疾病细胞变异或者某些重要生物标志物，以便及早发现和诊断疾病。
同时，细胞检测技术还能够为科学家提供更多的研究数据，加深对多种疾病的认识，为临床医生和科学家带来更多的发现和启示。
二、细胞检测技术的研究进展细胞检测技术在过去几年中有了长足的发展。
传统的细胞检测方法主要采用人工分析和计算，需要耗费大量的时间和人力，同时还存在识别精度不高、容易出现误判的问题。
而现在的细胞检测技术主要采用数字图像处理技术，可以实现自动分割细胞、定位细胞的精确位置，大大提高了检测的效率和精度。
近年来，许多研究者在细胞检测技术的研究中开展了很多创新性的工作。
例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习技术可以更加准确地分割和定位细胞。
在这种方法中，研究者可以先对细胞图像进行预处理，将其转化为数字信号，再将其输入到深度卷积神经网络或循环神经网络中进行训练和分类。
通过大量的数据训练和学习，这些算法可以实现对疾病标志物的自动检测，并准确地定位和分类细胞。
此外，还有一些类似于粒子群优化算法和遗传算法的优化算法，也被广泛应用于细胞检测技术中，以增强其处理速度和精度。
三、细胞检测技术的应用前景随着医学图像和数字图像处理技术的不断发展和进步，细胞检测技术在多个领域中都有着广泛的应用前景。
全自动血细胞分析仪在临床应用中的优点和缺点
全自动血细胞分析仪在临床应用中的优点和缺点目的:探讨全自动血细胞分析仪在临床应用的优缺点,以便更充分发挥全自动血细胞分析仪的功用,进而为临床医学提供可靠真实的实验依据,最终更好地服务于患者。
方法:通过文献检索,吸取各家所长,进而达到扬长避短的目的,最终从百家经验中提取精华,借鉴间接经验来弥补我院临床血常规检验的不足。
结果:经过对现有资料的归纳总结,形成此综述,进而进一步完善和规范我院检验科血细胞分析检验。
结论:虽然现代全自动血细胞分析仪有着方便、快捷、高效,重复性好,应用范围不断拓宽等众多优点,但是再完善的全自动血细胞分析仪也存在着一定的假阳性率和假阴性率,故目前全自动血细胞分析仪只是用于临床血常规的筛查检查,仍然脱离不了血细胞镜检及其他手工方法的复查。
然而,不同地区、不同人群之间存在着许多的个体差异,因而各血常规实验室通过自己的实际情况,制订符合自己血常规室的全自动血细胞分析仪的复检规则势在必行。
只有这样才能为临床医疗提供更可靠、更真实的实验依据,进而从检验源头减少临床医生的误诊率和漏诊率。
标签：全自动血细胞分析仪;镜检;复查全自动血细胞分析仪目前已是国内外临床检验最常用的筛检仪器之一,与传统方法相比,有着精度高,速度快,易操作,功能强的强劲优势,尤其是现有先进血细胞分析仪(如Sysmex XE2100和贝克曼库尔特LH755)不仅应用多项检测原理对各项血细胞检测参数进行分析检测,而且可与血涂片制备和染色仪有效结合,进而为临床不同层次需求提供更有效、精确的血细胞检测参数,对疾病的诊断与治疗有着重要的临床意义。
但是,即使再先进的血细胞分析仪也存在着自身无法弥补的缺陷,因此血细胞镜检和其他手工复检还是有必要的。
只有全自动血球分析仪和血细胞镜检有效结合才能达到更完美的目的,进而使全自动血细胞分析仪的检测结果更有临床实用价值。
1 全自动血细胞分析仪在临床应用中的优点1.1 全自动血细胞分析仪的功能现代血细胞分析仪除拥有一般三大功能(①全血细胞计数功能;②白细胞分类计数功能;③血细胞计数和分类功能的拓展功能,包括:有核红细胞计数;网织红细胞计数及其相关参数检测;未成熟粒细胞,幼稚粒细胞,造血干细胞计数;未成熟血小板比率;淋巴细胞亚型计数;血细胞免疫表型检测等)外,其还可得知以往手工常规检查无法检测的参数,进而为临床诊疗提供更有价值的实验依据。
骨髓细胞图像分析系统技术参数
1台
5
电脑
品牌商用计算机
CPU：G4560
内存条：4G硬盘：1T
显示器：19.5寸液晶
键盘、鼠标
1台
6
打印机
品牌彩色激光打印机
最大打印幅面：A4
分辨率：600×600dpi
进纸盒容量：150页
出纸盒容量：100页
1台
4
通用血细胞分类仪
1.支持手动计数、键盘计数、鼠标计数等多种计数方式。
2.★支持离线使用，可当做单独计数仪使用，自动计算细胞百分比、粒红比、巨核系统等，通过USB线连接电脑，可以把计数数据自动导入到骨髓系统中，减少重复录入工作。
3.程序支持计数仪直接输入统计个数，并对结果自动分析计算，在统计总数目达到50倍数时有不同的声音提示，上限数目可设定。
4.自动计算：自动计算细胞百分比、粒红比、粒系所占比率、红系所占比率等计算数值可以直接导入到镜检所见中。
5.细胞计数仪：支持手动计数、键盘计数、鼠标计数等多种计数方式。程序支持计数仪直接输入统计个数，并对结果自动分析计算，在统计总数目达到50倍数时有不同的声音提示，上限数目可设定。
6.细胞统计计数：可由操作人员选择相应细胞，系统根据所选细胞自动计算不同细胞的个体数目以及总数，主要有髓片、血片的粒系、红系、单核系、淋巴系、浆系、巨核系、分裂细胞、退化细胞、血片共数白细胞数、骨髓共数有核细胞数以及其他各种常用细胞计数，统计百分比以及粒红比等，个数和百分比显示可选。
网络功能:无线、有线网络打印
接口类型:USB2.0；10Base——T/100Base——TX（RJ-45网络接口）；WIFI（IEEE802.11b/g/n，2.4/5GHz）
全自动血细胞形态学识别系统在异常白细胞识别中的应用分析
全自动血细胞形态学识别系统在异常白细胞识别中的应用分析发布时间：2021-01-28T09:54:50.663Z 来源：《中国医学人文》2020年10月10期作者：杨阳1 周紫培2 童小东1 陈袁丽1 刘慧英1 [导读] 外周血显微镜检查在重大疾病的诊断和控制中起着重要作用。
杨阳1 周紫培2 童小东1 陈袁丽1 刘慧英1（1乐山市人民医院；2乐山市市中区中医医院；四川乐山614000）外周血显微镜检查在重大疾病的诊断和控制中起着重要作用。
人工识别外周血白细胞需要医学检验人员通过光学显微镜观察血涂片，利用自己的经验和专业知识对不同的细胞进行鉴别和分析，既费时又费力。
因此，我科引进全自动血细胞形态识别系统，对血涂片进行仪器自动识别并分类，但是，在使用中，我们发现仪器仍有部分不足之处，本研究拟通过仪器与普通技术人员及长期从事细胞识别的技术人员进行异常白细胞的阅片分析对比，评价该系统在临床应用中的价值。
一、对象及方法（一）研究对象本研究选取本院9月7-13日血液常规检验样本，采用国国际血液学复检专家组推荐的41条自动CBC和DC复检规则[1]中针对白细胞异常的样本共78例。
其中收集到男性41例，女性37例，年龄为8个月至86岁。
（二）研究方法1、采用的复检规则包括：1）WBC计数结果>30×109/L或<2.5×109/L或无结果；2）无白细胞分类计数（DC）结果或DC结果不全；3）中性粒细胞绝对计数（Neut＃）结果<1.0×109/L或>20.0×109/L；4）淋巴细胞绝对计数（Lym＃）结果>5.0×109/L（成人）或>7.0×109/L（<12岁）；5）单核细胞绝对计数（Mono ＃）结果>1.5×109/L（成人）或>3.0×109/L（<12岁）；6）嗜酸粒细胞绝对计数（Eos＃）结果>2.0×109/L；7）嗜碱粒细胞绝对计数（Baso＃）结果>0.5×109/L；8）怀疑性报警[不成熟粒细胞(IG)/杆状核中性粒细胞（Band）报警提示除外]阳性报警；9）IG报警、左移报警、不典型和（或）变异Lym报警等。
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血液细胞图像自动识别系统的开发汤学民1)林学訚2)何林1)1) (深圳市人民医院 518020) 2) (清华大学计算机科学与技术系)摘要运用计算机模式识别技术自动识别血细胞图像是模式识别在医学图像领域应用的一个重要研究课题。
由于血细胞的种类多、图像复杂而使这项工作不易实现，目前，临床医学中对血细胞形态的识别都是人工操作。
本系统运用模式识别技术可对外周血中的血细胞图像实现自动识别。
本文所用的图像分割方法是在对图像距离变换的基础上，综合区域和边界方法，充分利用图像中包含的信息，实现血细胞图像的分割。
根据细胞的形状、纹理、颜色等的特点选取并测定22个特征值，用统计分类的方法设计分类器。
通过对50幅图像共88个细胞的测试表明，此系统的识别正确率为96%，经临床专家评估，此系统具有较好的实用价值。
关键词模式识别血液细胞自动识别Abstract Ｉｔ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｏｐｉｃ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｍｅｄｉｃｉｎｅ ｉｍａｇｅ ｔｏ ｍａｋｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｂｌｏｏｄ Ｃｅｌｌ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ． Ｈｏｗｅｖｅｒ， ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｓｏ ｍａｎｙ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｂｌｏｏｄ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｉｓ ｃｏｍｐｌｅｘ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｉｔ ｉｓ ｎｏｔ ｅａｓｙ ｔｏ ｆｕｌｆｉｌｌ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｉｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ． Ｕｐ ｔｏ ｎｏｗ， ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｂｌｏｏｄ ｃｅｌｌｓ ｉｎ ｃｌｉｎｉｃ ｉｓ ｂｙ ｍａｎｕａｌ ｗｏｒｋ． Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃａｎ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅ ｔｈｅ ｂｌｏｏｄ ｃｅｌｌｓ ｂｙ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ． Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｆｕｌｆｉｌｌ ｔｈｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ， ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｍａｇｅ， ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｇｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ａｎｄ ｅｄｇｅ ａｐｐｒｏａｃｈ， ａｎｄ ｔａｋｉｎｇ ｆｕｌｌ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ． Ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ２２ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｉｎ ａｃｃｏｒｄａｎｃｅ ｔｏ ｔｈｅ ｓｈａｐｅ ｏｆ ｃｅｌｌ， ｔｈｅ ｔｅｘｔｕｒｅ ｏｆ ｃｅｌｌ， ａｎｄ ｃｏｌｏｒ ａｐｐｅａｒａｎｃｅ ｏｆ ｃｅｌｌ． Ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ． Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｉｓ ９６％ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ８８ ｂｌｏｏｄ ｃｅｌｌｓ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ａ ｓｅｔ ｏｆ ５０ ｉｍａｇｅｓ． Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｌｓｏ ｃｏｎｆｉｒｍｓ ｔｈｅ ｖａｌｉｄｉｔｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｖａｌｕｅ． Keywords Pattern recognition, Blood Cell, Automatic recognition1 引言 随着计算机技术的不断发展，计算机技术在医学中的应用也越来越多，其中一个重要方面是对显微镜下细胞形态的自动图像识别。
细胞形态的检测是医学检测中的一个重要部分，很多疾病的诊治主要依靠医学专家观察标本中细胞在显微镜下的形态，对细胞进行识别和分类。
目前最普遍和主要的方法是使用光学显微镜，观察经过染色的标本，根据每种细胞形态的不同进行分类和计数。
这种人工分类的工作重复而单调、效率低下。
随着计算机模式识别技术和人工智能研究的不断发展，人们把目光投向了对细胞图像的自动识别上，希望计算机能做到与医学专家一样快速准确地识别各类细胞并做出相应的诊断，这样将大大的提高检查效率，减少人为误差。
由于图像中细胞形态复杂、细胞常重叠，标本制作时染色不好等原因，使细胞自动图像识别过程的关键——图像分割变得困难。
又由于细胞种类较多，某些种类差别细微，因此对特征向量的选取和测定也提出了较高要求。
国外相关学者在这方面作了较广泛的研究，已提出一些分割方法，如Snakes 算法。
Snakes方法是一种边界检定和图像分割的方法，也可用于细胞边界的定位。
Snakes 模型是一条由n个控制点组成的连续闭合曲线，它用一个能量函数作为匹配度的评价函数，定义为E snake=E internal + E external，其中，E internal 和E external 分别为内部和外部函数，前者定义了模型的内部属性和内在运动趋向，后者则与被测区域的图像属性相关，使模型偏离内在运动趋向。
该法总能找到一条闭合曲线，能有效将大多数细胞分割开来。
但缺点是运算量很大，易受初始位置的影响，而且模型本身不包含目标对象信息，因此对模糊边界、局部变形或胞浆颗粒较大的细胞分割效果不佳。
又如基于边界方法的各类边界检测算子，如马尔（Marr-Hidreth）算子，马尔算子是以拉普拉斯算子为基础，实现分为3步：首先，通过一个二维高斯函数对图像卷积以减低图像噪声的影响。
其次，使用二阶导数差分算子如拉普拉斯算子来计算图像强度的二阶导数。
最后，利用二阶导数过零点的性质确定边界位置。
马尔算子的优点是快速，能得到一个闭合的轮廓。
缺点是由于使用二阶导数，对噪声敏感。
也有基于纹理或颗粒度的分割方法，由于白细胞有胞核，胞浆中大都有颗粒，这个纹理特点明显不同于红细胞，因此基于纹理或颗粒度的方法对多数白细胞分割效果较好。
但对与红细胞纹理相似的小淋巴细胞和白细胞聚集时分割效果不理想。
文献中还有其它图像分割的方法，或区域方法或边界方法，但这些方法对血细胞图像的分割都没有达到一个较理想的效果。
一种方法对某类图像可能取得好的效果，但在其它场合下可能就不适合。
正是由于细胞图像分割的困难和血细胞某些种类差别的细微，使得对所有血细胞实现自动识别在当前还是一个难题。
目前，国内所有关于血液细胞形态检查的软件，如‘血细胞图文报告系统’，都没有对细胞自动识别的功能，细胞的分类计数还是人工操作，不能提高检查效率。
国外已有公司宣称开发出针对外周血标本的‘白细胞图像识别系统’。
此类系统能自动识别外周血中5种成熟白细胞，分别是中性杆状粒细胞、中性分叶粒细胞、嗜碱性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞，每小时可检测50个样品。
但在国内外均未见此类系统已投入实际使用的报告。
本文在对图像距离变换的基础上，综合区域和边界方法，充分利用图像中包含的信息，提高血细胞图像的分割的准确率。
根据血细胞的特点选取了22个特征向量并建立了测定方法，用统计分类的方法设计分类器，开发出‘血液细胞图像自动识系统’，并获得了较好的效果。
2 血细胞图像分割方法的设计外周血中的血液细胞主要是由红细胞和白细胞组成，本文需识别的是外周血中的各类白细胞。
要正确识别白细胞，须将细胞和细胞核图像正确分割出来，下面将分别介绍细胞和细胞核的分割方法，但实际分割过程中两者是互相联系的。
2.1 细胞图像分割血液细胞图像形态各异、细胞常互相接触，实际工作中图像常染色不好、光照不均，因此选择图像分割技术时，考虑以一种分割技术为主综合其它方法，充分利用图像的信息，注重细节、考虑各种特殊情况来提高细胞分割的准确率。
通过不断实践，本文摸索出的一套在距离变换图像上，结合区域和边界的方法较好地实现了血细胞图像的分割。
方法简介Ø 将彩色图像转换为灰度图，方便各种分割算法的处理。
Ø 获取图像的灰度直方图，根据灰度直方图得到背景阈值。
Ø 通过背景阈值得到二值图像，获取二值图像的距离变换图，并标识区域最大值，可得知每个细胞的大小。
Ø 根据细胞大小和细胞中心的灰度平均值，初选出白细胞。
Ø 通过区域增长法，标识每个白细胞周围的红细胞。
标识红细胞的目的是为了在确定白细胞边界时提供更多的信息作判断。
Ø 确定最终的白细胞轮廓。
方法是置一圆环于白细胞中，圆环向外扩展，根据距离图、灰度梯度、红细胞的标识等信息共同确定最后的边界。
2 .2 细胞核分割每个白细胞都有细胞核，细胞核的分叶数、形状、大小、纹理等特征对白细胞的识别具有重要意义。
图像中细胞核的染色一般较深，根据这一特点，可通过求区域灰度阈值的方法来将细胞核从细胞中分割出来。
方法的实现1、获取此细胞象素的灰度直方图（包含细胞核和细胞浆象素），并平滑直方图。
2、通过直方图获取阈值细胞象素的灰度直方图常有多个峰，因此须兼顾一般细胞核的特点和个别类别细胞的特例来选取最合适的阈值。
一般细胞核的特点是胞核面积占细胞总面积的1/3至3/4，胞核染色较深。
小淋巴细胞的细胞核占细胞面积的4/5以上，且胞核深染。
因此，选取胞核分割阈值时，其阈值的定位须满足以上条件。
3、根据阈值标识细胞核将灰度值小于阈值的象素标识为细胞核。
细胞浆中有些染色较深的颗粒在此过程中可能会误作为细胞核，但这可在计算特征‘胞核分叶数’时通过数学形态的方法消除。
3 特征向量的选取由于血液细胞的种类很多，并且某些类别差别细微，要识别它们需要选取较多的特征，选取的特征向量如下。
1、细胞的基本特征 细胞半径：细胞核分叶数：核/浆面积比：细胞核灰度平均值：细胞浆色度（hue）平均值：细胞核色度（hue）平均值：2、细胞的形状特征细胞核圆形度：细胞核凹性：细胞核偏心率：3、细胞纹理• 细胞浆纹理(能量，熵，对比度)：• 细胞核纹理(能量，熵，对比度)：4 分类器的设计由于血细胞分类的决策规则是已确定的，本文采用专家系统的产生式规则来识别细胞。
分类器的实现1) 根据血细胞分类的先验知识建立规则库，规则库中每一条规则对应唯一一类细胞。
2) 将测出的细胞的特征向量转换成规则中涉及到的条件（事实）。
将细胞特征转换为条件分两种情况：Ø 定性条件判断主要指定性的条件。
如细胞的特征‘分叶数’为3，则可直接判断规则中的条件‘多核’为真。
Ø 计量性规则主要指定量的、不容易判断的条件。
如细胞的特征‘圆形度’值为15.6，则条件‘细胞核圆形度属圆型’的获得须与圆型度的阈值比较。
阈值的确定通过样本训练获取。
3) 根据已知的条件（事实）去扫描规则库，寻找可匹配的规则。