【摘 要】
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本文设计了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的可自动对焦的细胞计数仪,该细胞计数仪用于在明视场环境下实现对悬浮的活的细胞的计数。细胞计数仪由光学系统、软件系统和机电控制系统三大部分组成。在光学系统中,使用柯勒照明方式进行照明,并完成了相关参数的计算;对显微物镜使用PW法进行初始结构设计,再通过ZEMAX软件对初始结构参数进行优化和仿真。细胞计数算法是本文的核心,本文利用脉冲耦合神经网络(PCNN
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本文设计了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的可自动对焦的细胞计数仪,该细胞计数仪用于在明视场环境下实现对悬浮的活的细胞的计数。细胞计数仪由光学系统、软件系统和机电控制系统三大部分组成。在光学系统中,使用柯勒照明方式进行照明,并完成了相关参数的计算;对显微物镜使用PW法进行初始结构设计,再通过ZEMAX软件对初始结构参数进行优化和仿真。细胞计数算法是本文的核心,本文利用脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元的点火捕获特性,分割出悬浮细胞的中心高亮区域,作为活细胞的标识,然后通过二值图像连通分量的获取算法得到细胞标记连通分量的数量,便得到了细胞的数量。实验表明,该算法对没有产生分层现象的细胞图像具有很高的精确率和召回率,但对有分层现象的细胞图像,溶液下层的细胞无法被PCNN模型捕获,这些细胞会被丢失。通过对几种常用的图像清晰度评价函数进行实验对比,表明本文这几种清晰度评价函数均无法通过细胞图像直接搜索出最佳的聚焦位置。但是在实验中发现通过NRSS清晰度评价函数在标准的PS小球序列图像搜索出细胞计数仪的最佳聚焦位置具有一定的可行性。
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