基于FPGA的血细胞脉冲信号识别算法的研究与实现

论文摘要

血细胞计数,在血液学检测方面的工作中具有非常重要的作用,它是临床判断有无疾病、疾病种类和严重程度的重要依据。血细胞识别是计数的关键,随着模式识别技术的不断发展,它逐渐成为生物医学领域的一个研究热点。血液参数主要包括血红蛋白(HGB)浓度,红细胞(RBC)、白细胞(WBC)和血小板(PLT)的数量及其体积分布等。这些参数已经成为检验医学中最常用、最重要的疾病诊断手段之一。Coulter原理广泛应用于血细胞分析仪,由于血细胞通过传感器有时会形成M型信号,同时噪声和干扰也会使叠加在信号上,就会使得后续细胞信号的识别变得困难。基于Coulter原理的传统信号识别方法主要采用模拟电路实现,这种方法对M信号会产生误识别。在分析了传统识别方法的基础上,本文研究的是基于数字脉冲处理(Digital Pulse Process,简称DPP)技术来实现血细胞识别、计数及体积分布统计的方法。DPP技术可以根据所采集的细胞信号计算脉冲宽度、高度以及脉冲积分等参数,实现对各类细胞信号的识别。文章提出了基于Coulter原理的数字微粒处理识别(DPR)算法,该算法可以识别单个细胞脉冲和两种原因产生的M信号,并可以有效避免非细胞信号的误识别,提高测量结果的准确度。最终采用硬件描述语言(VHDL)在现场可编程门阵列(FPGA)芯片上实现了该算法,并自主研发了基于FPGA的血细胞直方图分布统计电路,实现了血细胞分布统计的功能。该电路主要包括细胞信号量化、滤波、识别和统计等功能。其测量结果表明:DPR算法具有较高的识别效率,适用于血细胞计数仪器。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 选题的背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 课题的主要研究内容和重点
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 主要难点
• 1.4 课题研究预期目标
• 1.5 文章结构安排
• 第2章 血细胞计数方法概述
• 2.1 激光散射法
• 2.2 分光光度法
• 2.3 显微图像法
• 2.4 基于Coulter原理的计数方法
• 2.4.1 Coulter原理
• 2.4.2 信号类型及修正技术
• 2.5 各种方法比较
• 2.6 本章小结
• 第3章 血细胞信号识别算法研究
• 3.1 模拟电路识别法
• 3.2 细胞信号特征分析
• 3.2.1 细胞脉冲信号波形
• 3.2.2 细胞信号特征参数
• 3.3 识别算法设计
• 3.3.1 脉冲起点判别算法和脉冲终点判别算法
• 3.3.2 DPR参数提取算法
• 3.3.3 DPR参数判决算法
• 3.3.4 干扰和数据飞点的处理算法
• 3.4 本章小结
• 第4章 脉宽幅值算法在FPGA上的实现
• 4.1 FPGA开发环境
• 4.1.1 数字信号处理芯片的选择
• 4.1.2 设计工具介绍
• 4.2 血细胞信号零点恢复电路
• 4.3 AD转换电路
• 4.4 基于FPGA的细胞信号识别系统的设计
• 4.4.1 数字滤波器的设计及其实现
• 4.4.2 DPR参数提取电路设计
• 4.4.3 DPR参数判决电路设计
• 4.4.4 体积直方图统计电路设计
• 4.5 采用DPR算法的血液分析仪
• 4.6 本章小结
• 第5章 系统性能测试
• 5.1 SignalTap逻辑分析仪
• 5.2 ADC TLC5510 采样性能测试
• 5.3 FIR滤波器性能测试
• 5.4 DPR参数判决电路性能测试
• 5.5 DPR识别算法实际测试
• 5.5.1 DPR准确性的模拟信号测试
• 5.5.2 DPR准确性的实际测试
• 5.6 系统整体测试
• 5.7 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果