LabVIEW使用图像处理检测显微图像中的白血病

LabVIEW使用图像处理检测显微图像中的白血病

人体最重要的部分是血液，因为它使人活着。它执行许多重要功能，例如转移氧气，二氧化碳，矿物质等。血液量不足会极大地影响新陈代谢，如果不及早治疗，这可能是非常危险的。常见的血液疾病之一是白血病。白血病是儿童中常见的癌症类型。所有的癌症都始于身体细胞，而白血病是一种始于血细胞的癌症。一般来说，细胞会随着身体的需要而生长和繁殖以形成新的细胞。当细胞变老时，它们会死亡，新细胞取而代之。有时，此循环无法正常工作。在癌症中，当身体不需要新细胞时会形成新细胞，而旧细胞不会在应亡时死亡。

白血病是一种涉及骨髓、脾脏和淋巴结造血组织的癌症。它的特点是未成熟血细胞的不受控制地产生。

 骨髓是淋巴细胞和其他血细胞的形成部位。它是一种海绵状组织，存在于身体的许多大骨头内。骨髓产生三种类型的血细胞：红细胞含有血红蛋白，并将氧气和其他物质输送到全身组织;血小板有助于形成凝块;白细胞有助于抵抗体内感染。当一个人患有白血病时，骨髓不能正常工作。骨髓产生异常的未成熟细胞，称为白血病细胞。白血病细胞大多被称为“原始细胞”。这些未成熟的癌细胞排挤了骨髓中的其他造血细胞。如果骨髓不能产生足够的红细胞来携带氧气，孩子可能会出现贫血，并感到非常疲倦。如果没有产生足够的血小板，血液将无法正常凝结，患者可能容易出血。当白细胞不够丰富时，身体无法抵抗细菌，并且该人可能会经常感染。白血病可以是急性或慢性类型。

白血病的诊断通常遵循常规血液检查，导致血细胞计数异常。一旦怀疑患有白血病，医生可能会采集骨髓和血液样本来检查细胞形状。样本也被送到病理学实验室，以识别位于表面和染色体上的蛋白质和变化。这些信息对于个体患者的诊断很重要。

现有的诊断方法

1.    病史和体格检查：当前症状的记录，以及一个人过去遇到的问题。一个人的病史也有助于诊断白血病。

2.    全血细胞计数：在显微镜下采集血液并检查红细胞、白细胞和血小板的数量。

3.    骨髓穿刺：在胸骨上用针头去除骨髓。在显微镜下观察取出的样品以寻找异常细胞。

4.    细胞遗传学分析：细胞遗传学测试需要血液或骨髓来帮助识别单个染色体。它显示染色体异常，有助于诊断和识别白血病的类型。结果通常在3周内提供。

5.    免疫组织化学：细胞的血液样本在免疫组织化学中用特殊抗体处理。在显微镜下可以看到颜色的变化。它有助于确定存在的细胞类型。

显微图像的质量取决于显微镜染色过程的曝光。曝光过度和不足设置可能会导致检测困难。图像增强过程由一系列技术组成，这些技术试图将图像转换为更适合人类或机器分析的形式。

用于开发细胞核分割技术的算法如下：

步骤1：将彩色血液幻灯片图像输入系统。

步骤2：将彩色图像转换为灰度图像。

步骤3：使用直方图均衡方法增强灰度图像的对比度。

步骤4：计算统计参数，例如图像的平均值和标准偏差

步骤5：计算平均值和标准偏差的平均值。

步骤6：采用多阈值方法，以标准差为下限，均值为下限，255为阈值上限。

步骤7：要删除小像素组，使用形态侵蚀。

步骤8：应用索贝尔边缘检测器。

步骤9：计算几何要素，例如分割像元的面积和周长。

步骤10：根据上述步骤中提取的特征，将细胞分类为原始细胞或正常细胞。

在使用LabVIEW的细胞核分割算法中，使用直方图均衡方法增强图像，并使用均值和标准偏差等统计参数完成增强图像的核分割。在结果中，将计算几何要素，例如每个像元的面积和周长。根据特征值，细胞分为爆炸细胞或普通细胞。

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主要目的是细胞核分割，然后进行特征提取以检测白血病。细胞核的形状特征，如面积、周长等。考虑提高检测准确性。结果表明，所提出的基于均值和标准差的图像分割和基于Otsu阈值的统计参数产生了良好的分割性能。此外，使用基于LabVIEW的算法可以更好地实现完全分割的细胞核，因为该算法对输入图像变化的敏感性较低。

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