1.はじめに
多くの臨床疾患は、白血球数の増加、腫れ、または白血球の核の形状と数の変化として現れるため、白血球の数と形状の研究は非常に重要です。しかし、染色条件、塗抹標本の準備、画像ソース、サンプリング照明条件の違い、および細胞間の重複と接着の発生により、白血球のカウントと識別などのその後の分析は困難になります。このため、付着細胞を個々の細胞に分割することが、医用画像処理で解決しなければならない問題になっています。この記事は、画像処理とセグメンテーション、正確な画像処理のためのMATLAB言語に基づいており、分水界アルゴリズムとしきい値セグメンテーションを使用して、既存の研究に基づいて、顕微鏡画像セルカウントのアイデアを解決するためのデジタル画像処理技術に焦点を当てています、組み合わせ血の赤血球の主な特徴、達成すべき目標と要件の設定、血液顕微鏡画像内の赤血球の数の高速で効果的な自動カウントシステムの設計と実装。
1カリキュラム設計課題
実生活における細胞数検出の重要性は、主に医療の役割に反映されており、赤血球数の推定など、患者や動物の血液中の細胞数を表示・推定することができます。血液中の細胞、白血球、血小板リンパ球やリンパ球などの細胞数やがん細胞数を検出して、薬効を確認することができます。これにより、患者や動物の治療が可能になります。一連の指標。
（1）細胞画像の前処理、
（2）画像セグメンテーションの実行、
（3）細胞数のカウント、
（4）自分で計画の設計を依頼し、上記の機能を実現するコードを記述し、細胞のソフトウェアインターフェースを設計する統計学。
2設計原理
画像セグメンテーションは、医用画像領域内の類似性と分割する領域間の違いを使用して、医用画像の特定の処理可能な特性（光学密度値、グレー値、CT値、周波数スペクトルなど）に基づいています。医用画像いくつかの切断された領域に分割するプロセス。
画像を物理的に意味のある接続領域のセットとして表すことは、ターゲットと背景の事前知識に基づいて画像内のターゲットと背景をマークして特定し、ターゲットを背景または他の疑似ターゲットから分離することです。これらのセグメント化された領域はいくつかの特性が類似しているため、画像セグメンテーションは、パターン認識と画像理解、および画像圧縮とコーディングという2つの異なるアプリケーション目的でよく使用されます。
3設計プロセス
プロセス：最初に、画像はグレースケール画像とバイナリ画像に順番に変換されます。次に、バイナリイメージでメディアンフィルタリングを実行し、小さな領域のオブジェクトを削除します（白い底面の黒い点を削除します）。次に、画像を反転し、小さな領域のオブジェクトを削除します（バイナリ画像の黒い下側にある小さな白い点を削除するのと同じです）。もう一度、形態学的操作が画像に対して実行されます。最後に、赤血球にラベルを付け、ラベル付けによって赤血球の数を数え、目標を達成します。
第二に、ソースコード
function varargout = untitled(varargin)
% UNTITLED M-file for untitled.fig
% UNTITLED, by itself, creates a new UNTITLED or raises the existing
% singleton*.
%
% H = UNTITLED returns the handle to a new UNTITLED or the handle to
% the existing singleton*.
%
% UNTITLED('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
% function named CALLBACK in UNTITLED.M with the given input arguments.
%
% UNTITLED('Property','Value',...) creates a new UNTITLED or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before untitled_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to untitled_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one
% instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help untitled
% Last Modified by GUIDE v2.5 02-Dec-2015 08:59:09
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{
1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{
1});
end
if nargout
[varargout{
1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{
:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{
:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
% --- Executes just before untitled is made visible.
function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN)
% Choose default command line output for untitled
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes untitled wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = untitled_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Get default command line output from handles structure
varargout{
1} = handles.output;
% --- Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
axes(handles.axes1);
I=imread('blood.BMP');
imshow(I);
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes on button press in pushbutton4.
function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)
axes(handles.axes2);
I=imread('blood.BMP');
imshow(I);
gg=im2bw(I);
imshow(gg)
% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes on button press in pushbutton5.
function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)
axes(handles.axes2);
I=imread('blood.BMP');
imshow(I);
gg=im2bw(I);
imshow(gg)
J=medfilt2(gg,[3 3]);
imshow(J);
% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)
axes(handles.axes2);
I=imread('blood.BMP');
imshow(I);
gg=im2bw(I);
imshow(gg)
J=medfilt2(gg,[3 3]);
imshow(J);
M=gg|J;
imshow(M);
% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes on button press in pushbutton7.
function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)
axes(handles.axes2);
I=imread('blood.BMP');
imshow(I);
gg=im2bw(I);
imshow(gg)
J=medfilt2(gg,[3 3]);
imshow(J);
M=gg|J;
imshow(M);
R=~M;
imshow(R)
% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes on button press in pushbutton8.
function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)
axes(handles.axes2);
I=imread('blood.BMP');
imshow(I);
gg=im2bw(I);
imshow(gg)
J=medfilt2(gg,[3 3]);
imshow(J);
M=gg|J;
imshow(M);
R=~M;
imshow(R)
F=bwfill(R,'holes');
imshow(F);
3、実行中の結果
四、備考
QQ 1564658423を追加するために、コードを完成させるか、記述してください