基于血细胞形态识别的自动检测系统的研发

目的建立血细胞形态自动检测系统工作平台。方法运用自动化控制、显微数字影像与人工智能神经网络技术,自动拍摄待检样品选定区域的显微镜放大图像,提取血细胞图像面积、边界和纹理等多种特征,对血细胞形态进行识别。结果该系统识别白细胞的正确率95.1%,重复率0.1%,漏检率0.7%,稳定性97.7%和速度≤5min/片,该系统可估算有核红细胞、网织红细胞数量,在此基础上给出白细胞个数修正因子,同时可初步估算血小板数量,提示异常红细胞。结论实验设计了一个完整的血细胞形态识别系统,减轻了临床的工作量,提高了检测效率。