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血液检验红细胞参数在贫血鉴别诊断中的价值分析随着医学技术的不断发展，临床医生们在诊断疾病时有了更多的辅助手段，其中血液检验是常见且重要的一种。
血液检验可以通过对血液的成分和指标进行详细的分析，帮助医生们更准确地了解患者的身体状况，从而提供更好的诊断和治疗方案。
在众多的血液指标中，红细胞参数在贫血的鉴别诊断中有着重要的价值。
本文将从红细胞参数的定义、常见的贫血分类以及红细胞参数在贫血鉴别诊断中的应用进行详细的分析，以便更好地了解其在临床实践中的意义。
一、红细胞参数的定义红细胞参数是指反映红细胞的数量和形态的指标，主要包括红细胞计数（RBC）、血红蛋白浓度（Hb）、红细胞压积（Hct）及红细胞平均体积（MCV）、平均血红蛋白含量（MCH）以及平均血红蛋白浓度（MCHC）等。
这些参数可以通过全自动血液分析仪器进行检测，是评价患者贫血情况的重要依据。
对于贫血的诊断来说，红细胞参数的综合分析可以帮助医生们更好地了解患者的贫血类型及程度，从而指导临床治疗。
二、常见的贫血分类贫血是由于机体内红细胞数量或功能异常导致的一组疾病，临床上常见的贫血类型包括缺铁性贫血、巨幼细胞性贫血、再生障碍性贫血、溶血性贫血等。
不同类型的贫血所表现出的红细胞参数也有所差异，因此红细胞参数在贫血的鉴别诊断中有着很强的辅助作用。
1. 缺铁性贫血：缺铁性贫血是由于机体内铁负荷不足导致红细胞合成障碍而引起的一种贫血类型。
在红细胞参数检测中，缺铁性贫血患者往往表现出红细胞计数降低、血红蛋白浓度降低、红细胞平均体积减小等特点。
这些特点可以帮助医生们迅速判断患者是否患有缺铁性贫血，从而指导进一步的诊断和治疗方案。
三、红细胞参数在贫血鉴别诊断中的应用在临床实践中，对于贫血的鉴别诊断往往需要全面综合考虑患者的临床症状、体征以及实验室检查等方面的信息，其中红细胞参数的分析是至关重要的一部分。
具体来说，红细胞参数在贫血鉴别诊断中的应用主要体现在以下几个方面：1. 帮助区分贫血类型：通过对红细胞参数的分析，医生们可以更加准确地判断患者贫血的类型，从而选择合适的治疗方法。
利用光学原理解析血液中红细胞的形态变化特征血液是人体中至关重要的液体之一，它通过血管系统将氧气、营养物质和废物输送到全身各个组织和器官。
而红细胞则是血液中最主要的成分之一，它们负责携带氧气到达组织和器官，维持人体正常的生理功能。
然而，红细胞的形态变化特征对于人体健康状况的评估和疾病的诊断具有重要意义。
利用光学原理解析血液中红细胞的形态变化特征，可以为医学领域的研究和临床实践提供有力的支持。
光学原理是研究光的传播和光与物质相互作用的科学原理。
在血液中观察红细胞的形态变化特征时，我们可以利用光学显微镜对其进行观察和分析。
光学显微镜通过将光线聚焦到样本上，然后通过物镜和目镜的组合来放大样本的细节。
通过调整光学显微镜的光源、放大倍数和对焦位置，我们可以获得高质量的红细胞图像。
在观察红细胞的形态变化特征时，我们可以关注以下几个方面。
首先是红细胞的大小和形状。
正常情况下，红细胞呈现出典型的双凸形状，直径约为7-8微米。
然而，在某些疾病状态下，红细胞的形状可能发生变化，如出现扁平、球形或变形等异常形态。
这些异常形态可能与贫血、缺氧和其他疾病有关，因此对红细胞形态的观察可以为疾病的诊断和治疗提供重要线索。
其次是红细胞的颜色和透明度。
正常的红细胞呈现出鲜红色，这是由于红细胞内含有的血红蛋白分子的存在。
然而，在某些疾病状态下，红细胞的颜色和透明度可能发生变化。
例如，在贫血患者中，红细胞的颜色可能变得较为苍白，这是由于血红蛋白含量减少所致。
通过观察红细胞的颜色和透明度变化，我们可以初步判断患者的贫血程度和病情严重程度。
此外，红细胞的聚集现象也是观察其形态变化特征的重要指标之一。
正常情况下，红细胞呈现出分散状态，单个红细胞之间没有明显的聚集现象。
然而，在某些疾病状态下，红细胞之间可能出现聚集现象，如红细胞堆积、聚集成团等。
这种聚集现象可能与血液黏稠度的增加、炎症反应和血流动力学改变等有关。
通过观察红细胞的聚集现象，我们可以初步判断患者的血液流变学状态和疾病的发展趋势。
常见血液细胞形态的识别
1. 红细胞：正常的红细胞呈双凹圆盘状，中央较薄，边缘较厚。
成熟的红细胞无细胞核，细胞质内充满血红蛋白，使其呈红色。
在显微镜下观察，正常的红细胞大小均匀，形态规整。
2. 白细胞：白细胞是一种有核的细胞，根据形态和功能的不同，可分为中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞五种类型。
其中，中性粒细胞是数量最多的白细胞，其细胞核呈分叶状，一般为 2-5 叶；淋巴细胞的细胞核相对较大，呈圆形或椭圆形；单核细胞的体积较大，细胞核呈不规则形状；嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞的细胞核通常分为两叶，细胞质内含有特殊的颗粒。
3. 血小板：血小板是一种无核的细胞碎片，在止血和凝血过程中起着重要作用。
正常的血小板呈圆形或椭圆形，体积较小，在显微镜下观察，血小板通常聚集成团。
在临床实践中，通过对血液细胞形态的观察，可以初步判断血液疾病的类型和病情，为进一步的诊断和治疗提供依据。
同时，血液细胞形态的识别也需要结合临床表现和其他实验室检查结果进行综合分析。
需要注意的是，以上内容仅为一般性介绍，具体的血液细胞形态特征可能因个体差异和疾病状态而有所不同。
如果你对血液细胞形态的识别有特定需求或疑问，建议咨询专业的医生或实验室技术人员。
红细胞的主要鉴别要点学习红细胞的鉴别要点也有一段时间了，今天来和大家说说关键要点。
首先呢，红细胞的形态可是个重要的鉴别点。
正常的红细胞是双凹圆盘状的，就像个中间瘪下去的圆饼。
我印象特别深，当时老师拿着模型给我们看的时候我就在想，这形状还挺特别的。
但是当红细胞出现病变的时候，这个形状就会改变。
比如说在缺铁性贫血的时候，红细胞会变小，中间的凹陷会变得更明显，像个小小的戒指一样，这种就叫小细胞低色素性贫血。
这就是依据形态来鉴别红细胞是否正常的一方面。
我理解形态这个鉴别要点是比较直观的，在观察血涂片的时候一眼就能看到这个红细胞的形态是不是有点怪。
再就是红细胞的计数了。
正常的数值在一定范围内，如果红细胞数量过多或者过少都是有问题的。
就好比一个教室里的学生人数，正常就应该是固定的那么一些。
如果忽然多了很多或者少了很多，肯定是哪里出状况了。
我总结啊，要记住这个数值范围确实有点困难。
我刚开始的时候老是记错，后来我就用一个简单的记忆法，把它和自己的生活联系起来。
比如正常男性的红细胞计数范围比女性的稍微高一点，我就想象男性因为体力劳动什么的可能需要更多的红细胞来运输氧气，就像男的力气大就得多干活一样虽然这种类比不是很科学但对我记忆很有帮助。
还有一个常常被忽视的要点对了就是红细胞的染色情况。
在染色之后我们可以看到红细胞内部的一些结构，如果有点状的凝集或者别的异常染色表现，那也是鉴别红细胞异常的一个点。
这一点我之前一直不是很理解为什么染色也能算一个鉴别要点直到有一次看老师详细地讲解那个染色原理和异常染色与疾病的关系。
另外关于学习红细胞的鉴别要点我的学习技巧就是多实践。
多看血涂片，看的多了就算是微细的差别也能看出来。
当然啦医学是个很深奥的领域我承认我对红细胞鉴别要点的理解还非常有限但我会不断学习。
如果想要深入了解的话可以参考一些医学基础的教材像《生理学》《诊断学》里面都有详细描述红细胞以及相关知识的章节。
我们一起努力把这些知识都掌握得透透彻彻的吧。
红细胞各阶段异常形态红细胞是人体血液中最常见的细胞，主要负责携带氧气和二氧化碳的运输。
在正常情况下，红细胞应该呈现出一定的形态和结构。
然而，在某些情况下，红细胞的形态可能会发生异常变化，这种异常形态通常会影响红细胞的功能和健康状态。
下面将介绍一些常见的红细胞异常形态。
1. 巨幼红细胞（Macrocytes）巨幼红细胞是指红细胞的大小异常增大，超过了正常范围。
巨幼红细胞通常是由于维生素B12或叶酸缺乏引起的。
这种异常形态的红细胞在运输氧气和二氧化碳时效率较低，可能导致贫血等相关问题。
2. 萝卜型红细胞（Target Cells）萝卜型红细胞是指红细胞中央出现一个明显的圆形凹陷，使其呈现出像萝卜一样的形状。
这种异常形态的红细胞通常与遗传性溶血性贫血有关，可能是由于胆固醇代谢异常导致的。
3. 尖头红细胞（Acanthocytes）尖头红细胞是指红细胞表面出现多个尖角或突起，使其形状不规则。
这种异常形态的红细胞通常与遗传性或获得性的红细胞病有关，如肝病、酒精中毒等。
尖头红细胞的存在可能会导致贫血和出血等问题。
4. 球形红细胞（Spherocytes）球形红细胞是指红细胞的形状变得更加圆滑，失去了正常的双凹形态。
这种异常形态的红细胞通常与遗传性溶血性贫血有关，可能是由于红细胞膜蛋白缺陷导致的。
球形红细胞的存在会影响红细胞的柔韧性和变形能力，从而影响其在血管中的通过能力。
5. 铁粒红细胞（Pappenheimer Bodies）铁粒红细胞是指红细胞内出现黑褐色的铁粒，通常在特殊染色下才能观察到。
这种异常形态的红细胞通常与铁负荷过多或红细胞生成异常有关。
铁粒红细胞的存在可能会影响红细胞的柔软性和变形能力，从而影响其正常功能。
6. 箭头红细胞（Dacrocytes）箭头红细胞是指红细胞出现细长而弯曲的形态，类似于箭头的形状。
这种异常形态的红细胞通常与骨髓纤维化、恶性贫血等疾病有关。
箭头红细胞的存在可能会影响红细胞在血管中的通过能力和氧气的运输。
血细胞形态报告怎么看一、概述血细胞形态报告是一种常见的临床检查，它通过对患者血液样本中的血细胞形态进行观察和分析，来确定患者是否存在贫血、白血病、骨髓增生异常综合症等疾病，以及对疾病的治疗效果进行评估。
本篇文章将详细介绍血细胞形态报告的相关知识，告诉大家怎样正确地看待和解读这种检查报告。
二、报告内容及解读方法1.红细胞形态正常的红细胞应呈圆盘状或两端微微突出状，而在某些疾病下，红细胞形态可能会发生变化。
在红细胞形态报告中，常见的异常类型有椭圆细胞、鞍状红细胞、鳞片状红细胞等。
这些异常类型可能提示贫血或其他红细胞疾病。
2.白细胞形态白细胞形态的异常通常可见于白血病等疾病中。
在白细胞形态报告中，常见的异常类型有异型淋巴细胞、原始细胞、幼稚细胞等。
这些异常类型的出现可能提示患者体内存在白血病等癌症。
3.血小板形态血小板形态的异常可能提示患者存在血栓性疾病。
在血小板形态报告中，常见的异常类型有大型血小板、因疾病而形成的血小板等。
这些异常类型可能提示患者血栓性疾病的风险。
三、注意事项1.血细胞形态报告并非诊断疾病的唯一依据，需结合其他检查结果来确定诊断。
2.血细胞形态报告是一个数量化的指标，不能仅仅依靠肉眼观察的客观判断。
3.对于血细胞形态报告中出现的异常类型，有些只是因外界因素干扰而引起的暂时性变化，需要结合临床症状来判断是否需要进一步检查。
4.血细胞形态报告的结果应在医生指导下进行判断和解读，避免因误读而导致的误诊。
综上所述，对于血细胞形态报告的正确解读和判断需要结合患者的实际情况和临床表现，同时需要在医生指导下进行操作。
只有正确处理并解读血细胞形态报告，才能做出更加科学的诊断和治疗方案，提高疾病治疗的成功率。
临床分析中的血细胞形态学检查常见指标解读血细胞形态学检查是临床上常用的一种检查手段，通过观察和分析血液中各种血细胞的形态和数量，可以帮助医生判断患者的健康状况以及可能存在的疾病。
本文将对血细胞形态学检查中的常见指标进行解读，帮助读者更好地理解和应用这些指标。
一、红细胞指标1. 红细胞计数（Red Blood Cell Count, RBC）红细胞计数是指单位体积内红细胞的数量。
正常成年人的红细胞计数范围一般在4.0-5.5×10^12/L之间。
高于或低于正常范围可能提示某种疾病的存在，如贫血、骨髓异常增生等。
2. 平均红细胞体积（Mean Corpuscular Volume, MCV）平均红细胞体积是指红细胞平均的大小。
正常成年人的MCV范围一般在80-100 fL之间。
MCV的增高可能是由于巨大细胞贫血或酒精滥用等原因，MCV的降低可能是由于小细胞贫血或铁缺乏症等原因。
3. 平均红细胞血红蛋白含量（Mean Corpuscular Hemoglobin, MCH）平均红细胞血红蛋白含量是指单位红细胞体积内血红蛋白的含量。
正常成年人的MCH范围一般在27-32 pg之间。
MCH的增高可能是由于巨大细胞贫血或铁过多等原因，MCH的降低可能是由于小细胞贫血或铁缺乏症等原因。
4. 平均红细胞血红蛋白浓度（Mean Corpuscular Hemoglobin Concentration, MCHC）平均红细胞血红蛋白浓度是指单位体积内红细胞血红蛋白的浓度。
正常成年人的MCHC范围一般在320-350 g/L之间。
MCHC的增高可能是由于红细胞膜脱水或酒精滥用等原因，MCHC的降低可能是由于铁缺乏症或溶血性贫血等原因。
二、白细胞指标1. 白细胞计数（White Blood Cell Count, WBC）白细胞计数是指单位体积内白细胞的数量。
正常成年人的白细胞计数范围一般在4.0-10.0×10^9/L之间。
红细胞型态分析报告1. 简介红细胞是人体血液中最常见的细胞类型之一，其形态和数量对于人体健康状况的评估具有重要意义。
红细胞型态分析是一种通过观察和描述红细胞的外形、大小和颜色等特征来评估红细胞的形态结构，以帮助医生判断疾病类型和严重程度的方法。
本文将介绍红细胞型态分析的基本原理、常见的红细胞异常形态以及与各种疾病的关联。
2. 红细胞型态分析的原理红细胞型态分析的原理是通过显微镜观察红细胞的外形和结构，根据其大小、形状和颜色等特征进行分析和描述。
常用的红细胞型态分析方法包括血涂片染色和自动血细胞分析仪等。
血涂片染色是将新鲜的全血涂在载玻片上，经过染色处理后，使用显微镜观察和分析红细胞的形态特征。
自动血细胞分析仪是一种高效自动化的设备，能够对大量红细胞进行快速和准确的分析，获取大量的红细胞形态数据。
3. 常见的红细胞异常形态3.1. 平均红细胞体积异常•宏大型红细胞（Macrocytes）：红细胞体积较大，一般是正常红细胞体积的两倍以上。
这种异常常见于巨幼红细胞性贫血、巨细胞型贫血等疾病。
•小型红细胞（Microcytes）：红细胞体积较小，一般是正常红细胞体积的一半以下。
这种异常常见于小细胞性贫血、地中海贫血等疾病。
3.2. 红细胞形状异常•球形红细胞（Spherocytes）：红细胞呈圆球形，通常比正常红细胞更小。
这种异常常见于遗传性球形红细胞性贫血。
•凹陷性红细胞（Dacryocytes）：红细胞呈凹陷或泪滴状。
这种异常可能与骨髓纤维化、再生障碍性贫血等疾病相关。
3.3. 红细胞颜色异常•嗜碱性红细胞（Basophilic stippling）：红细胞内呈现出蓝色的颗粒状物。
这种异常可能与铅中毒、巨幼红细胞性贫血等疾病相关。
•嗜酸性红细胞（Pappenheimer bodies）：红细胞内沉积有铁粒子，呈现出紫色小点。
这种异常可能与酒石酸铁剂、白血病等疾病相关。
4. 与疾病的关联红细胞异常形态通常与某些疾病相关，因此红细胞型态分析可以作为辅助诊断和评估疾病的指标之一。
红细胞的形态学分类和临床应用红细胞是人体血液中数量最多的细胞，其主要功能是携带氧气到各个细胞并将二氧化碳带回肺部进行排出。
红细胞的形态学分类主要是根据其外观和大小进行划分。
在临床应用方面，红细胞形态学分类对于疾病的诊断和监测具有重要意义。
红细胞形态学分类主要分为正常形态和异常形态两大类。
1.正常形态的红细胞：正常红细胞形态大致呈现为圆形或轻度扁平的硬币样形状。
其直径约为7-8微米，中央略凹陷，边缘光滑。
正常红细胞正常染色，胞内无嗜酸性颗粒或嗜碱性颗粒。
2.异常形态的红细胞：异常形态的红细胞包含各种变形、色素异常、嗜酸性粒细胞或嗜碱性尖刺等特征。
下面将介绍一些常见的异常形态的红细胞。
-贫血性红细胞：在贫血的患者中，红细胞形态多样化，常见的有红细胞变圆、变小、V形红细胞等。
-锥形红细胞：在一些先天性溶血性贫血或者红细胞膜蛋白有缺陷的患者中，红细胞会出现尖刺样的形态。
-梭形红细胞：梭形红细胞是指形状呈现椭圆形、且两端收缩成条状的红细胞，常见于地中海贫血等疾病。
-球形红细胞：球形红细胞是指在形态学上呈现规则的球状，直径相对变小。
球形红细胞可能由于遗传缺陷、自身免疫性溶血性贫血等疾病导致。
-片状红细胞：片状红细胞是由于红细胞内或外部某种原因导致红细胞出现形态异常，呈现片状。
-环形红细胞：环形红细胞是指在碱性条件下，红细胞膜的某些成分缺陷，不能保持正常的形态。
临床应用方面，红细胞形态学分类对疾病的诊断和监测具有重要意义：1.贫血的分类：通过观察红细胞形态，可以辅助医生对贫血类型的鉴别。
例如，球形红细胞增多提示有遗传性球形红细胞增多症的可能，片状红细胞增多提示有地中海贫血等。
2.炎症和感染疾病的判断：某些感染和炎症疾病可能导致红细胞发生形态异常，包括贫血、嗜酸性尖刺等。
3.遗传性疾病的诊断：红细胞形态学分类还可以辅助医生对一些遗传性疾病的诊断，如地中海贫血、球形红细胞增多症等。
总的来说，红细胞形态学分类对于疾病的诊断和监测具有重要意义。
血液中的红细胞形态与贫血类型的判断血液是人体中重要的液体之一，其中红细胞是其主要成分之一。
红细胞的形态与贫血类型之间存在着密切的联系。
本文将介绍红细胞的形态特征及其与贫血类型的判断。
一、红细胞的形态特征红细胞是血液中最常见的细胞，其主要功能是携带氧气和二氧化碳。
红细胞的形态特征对其正常功能的发挥至关重要。
以下是几种常见的红细胞形态及其特征：1. 正常红细胞形态正常红细胞应呈圆盘状，中央稍凹，两端稍微膨隆，形态规则，无明显变形或畸形。
在显微镜下观察，其直径大约为7.5微米。
2. 球形红细胞球形红细胞是红细胞形态变异的一种表现，其直径小于正常红细胞，形状呈圆球状。
球形红细胞的出现可能与遗传因素、脾脏功能异常等因素有关。
3. 溶血性贫血时的红细胞形态在一些溶血性贫血疾病中，红细胞形态呈现变异。
例如，地中海贫血患者的红细胞呈现出尖角状，形态异常。
这些变异红细胞的存在可以帮助医生进行贫血类型的判断。
二、红细胞形态与贫血类型的判断红细胞的形态特征可以为医生判断贫血的类型提供一定的参考依据。
下面是几种常见的贫血类型及其与红细胞形态的关联：1. 缺铁性贫血缺铁性贫血是最常见的一种贫血类型。
在缺铁性贫血患者中，红细胞呈现出不同的形态特征。
例如，红细胞大小不均匀，出现巨幼红细胞；中心色素减少，呈现出中心淡、边缘暗的“咖啡豆样”红细胞。
2. 阳性贫血阳性贫血是由于胃酸分泌减少而引起的一种贫血类型。
在这种贫血患者中，红细胞形态多为正常或稍微变异，但胃酸减少的特征可以通过其他检查手段来确认。
3. 钙化性贫血钙化性贫血是由于维生素D和钙的吸收不良而引起的贫血疾病。
血液中的红细胞形态常常正常，但与此同时，其他临床症状及相关检查结果可以帮助医生确定贫血类型。
总之，红细胞的形态特征是判断贫血类型的重要指标之一。
通过仔细观察红细胞的形态，医生可以推测出可能的贫血类型，从而进行进一步的诊断和治疗。
结论：红细胞的形态特征与贫血类型之间存在着密切的关联。
本科毕业论文(设计)人血红细胞形态参数的识别与分析二级学院专业班级学生姓名学号指导教师2013年2月本论文为大义版,有需要+QQ448580230详谈!适用于普通的大学论文写作.诚信声明我声明，所呈交的毕业论文（设计）是本人在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我查证，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文（设计）中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
我承诺，论文（设计）中的所有内容均真实、可信。
毕业论文（设计）作者（签名）：年月日人血红细胞形态参数的识别与分析【摘要】***【关键词】人血红细胞；图像处理系统；MATLABThe identification and analysis of the human red bloodcell morphological parameters[Abstract]Objective: ***[Keywords] Human Red Blood Cell Image Processing MATLAB目录1 前言 (1)2 血红细胞形态参数的研究现状与发展趋势 (2)2.1 血细胞形态参数的研究现状 (2)2.2 血红细胞形态参数研究的发展趋势 (2)2.3 市场需求分析 (2)3 系统开发技术基础 (3)3.1 Matlab简介 (3)3.2 Matlab的特点 (3)3.3 Matlab系统结构 (4)4 详细系统设计 (5)4.1 系统的功能模块划分 (5)4.2 系统主界面 (6)4.3 文件操作模块 (6)4.3.1 图像打开 (7)4.3.2 图像保存 (7)4.4 虚拟量尺模块 (7)4.5 图像处理模块 (7)4.5.1 图像运算 (8)4.5.2 空洞填充 (8)4.5.3 边缘检测 (8)4.6 图像分析模块 (8)5 系统程序测试结果 (10)6 总结 (18)7 参考文献 (20)8 致谢 (21)9 附录 (22)1前言随着信息技术的发展，数字图像处理技术作为一种非常有效的手段越来越多的应用于细胞图像的研究中，在一定程度上可提高工作效率和检验精度。
近20多年来，医学影像已经成为医学技术中发展最快的领域之一，其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。
血细胞图像自动识别是运用计算机处理医学图像并识别对象物的代表性课题之一。
它是计算机、图像处理、模式识别及人工智能等理论和技术相互促进的产物[1]。
****2血红细胞形态参数的研究现状与发展趋势2.1血细胞形态参数的研究现状……2.2血红细胞形态参数研究的发展趋势……2.3市场需求分析……3系统开发技术基础3.1Matlab简介MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分[8]。
MATLAB主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平[9]。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用Matlab来解算问题要比用C、FORTRAN等语言完成相同的事简捷得多，并且Matlab也吸收了像Maple等软件的优点，使Matlab成为一个强大的数学软件[10]。
在新的版本中也加入了对C、FORTRAN、C++、java的支持。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
3.2Matlab的特点1)高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；2)具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；3)友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；4)功能丰富的应用箱（如信号处理工具箱、通信工具箱等），为用户提供了大量方便使用的处理工具[11]。
3.3Matlab系统结构Matlab系统由Matlab开发环境、数学函数库、Matlab语言、图形处理系统和应用程序接口（API）五大部分组成。
1)开发环境。
MATLAB开发环境是一套方便用户使用的MATLAB函数和文件工具集，其中许多工具是图形化用户接口。
它是一个集成的用户工作空间，允许用户输入输出数据，并提供了M文件的集成编译和调试环境，包括MATLAB 桌面、命令窗口、M文件编辑调试器、MATLAB工作空间和在线帮助文档[12]。
2)数学函数库。
MATLAB数学函数库包括了大量的计算算法。
从基本算法如加法、正弦，到复杂算法如矩阵求逆、快速傅里叶变换等。
3)Matlab语言。
MATLAB语言是一种高级的基于矩阵/数组的语言，它有程序流控制、函数、数据结构、输入/输出和面向对象编程等特色。
4)图形处理系统。
图形处理系统使得MATLAB能方便的图形化显示向量和矩阵，而且能对图形添加标注和打印。
它包括强大的二维三维图形函数、图像处理和动画显示等函数。
5)应用程序接口。
MATLAB应用程序接口（API）是一个使MATLAB语言能与C、Fortran等其它高级编程语言进行交互的函数库。
该函数库的函数通过调用动态链接库（DLL）实现与MATLAB文件的数据交换，其主要功能包括在MATLAB 中调用C和Fortran程序，以及在MATLAB与其它应用程序间建立客户、服务器关系[13]。
4详细系统设计本系统是利用Matlab的GUI界面编程所设计的，在GUI界面编程设计完成系统的各个功能模块后，再利用Matlab系统自带的LCC编译器转换成可独立运行的exe程序。
4.1系统的功能模块划分……4.2系统主界面运行人血红细胞形态参数的识别与分析系统后，出现的主界面如图4-2所示：在系统的主界面设计中，设置了一个axes坐标轴，用来显示打开的文件以及存储处理后的文件，下一步的操作中科院直接调用存储在axes中的图像，而不必再进行繁杂的前续处理[14]。
4.3文件操作模块文件操作模块是整个系统中最基本的组成成分。
文件操作模块主要实现图像文件的打开和保存操作。
它的功能结构图如图4-3所示。
文件操作模块图像打开图像保存图4-3 文件操作模块图4-2 系统主界面4.3.1图像打开图像打开功能的实现，其图像打开后的界面如图4-4所示：图4-4 打开文件在Matlab创建cellanalysis工程文档后……4.3.2图像保存……4.4虚拟量尺模块……4.5图像处理模块图像处理模块是本系统的重要组成部分，主要是对源图像进行各种预处理，包括图像运算（灰度变换和二值化变换）、空洞填充、边缘检测等。
图像处理模块的功能结构图如图4-5所示：图4-5 图像处理模块功能结构图4.5.1图像运算……4.5.2空洞填充……4.5.3边缘检测……4.6图像分析模块图像分析模块的主要功能是完成目标区域中，细胞的中心点查找、标记、编号和对细胞的长短轴进行以及细胞的圆度进行计算。
其中，细胞的圆度为细胞的短轴与长轴之比，比值越接近1，该细胞的圆度就越圆。
……通过使用regionprops函数后，可以分别计算获得各个区域的详细参数，在本次设计，regionprops所用的属性中，主要使用到的有Centroid、MajorAxisLength 和MinorAxisLength三个属性，分别可以得到质心(用于细胞标记序号)、长轴和短轴。
因为在regionprops的属性中，没有可以用于直接计算圆度的属性，故在做设计的时候，使用了一个for循环结构语句用于分别计算各个目标物的圆度，再将得到的结果与regionprops计算所得的结果重新组成一个数组输出，具体的实现方法代码如下：……5系统程序测试结果本文设计的人血红细胞形态参数的识别与分析系统由文件操作、虚拟量尺设置、图像处理和图像分析等模块组成，每个模块都有相应的功能。
主要功能包括文件的打开和保存、虚拟量尺的设置、图像运算、空洞填充、边缘检测、中心点寻找、目标编号和参数计算等。
每个功能在各个模块上都有相应的按钮，点击按钮后即可对图像执行相应的功能处理，并将处理结果显示处理。
通过Matlab系统运行后，系统的主界面如图4-2所示。
对于现存的所有的图像文件格式中，BMP图像文件格式的图像数据是未经压缩的，因为图像的数字化处理主要是对图像中的各个像素进行相应的处理，而未压缩的BMP图像中的像素数值正好与实际要处理的数字图像相对应。
因此BMP格式的文件最适合用于进行数字化处理[20]。
本设计中，用于研究和检测的人血红细胞图像的格式便采用BMP格式。
通过从电脑上打开一张BMP格式的图像来验证人血红细胞形态特征识别与分析系统的可行性。
系统测试步骤如下：（1）文件框中点击打开按钮，查找图像的存放路径，如图5-1所示，点击要打开的图像。
系统读取到的图像如图5-2所示。
图5-1 查找图像图5-2 系统读取到的图像（2）打开图像后，对人血红细胞形态特征参数的测量，需要先自定义虚拟量尺。
在主界面中点击虚拟量尺按钮，出现消息提示框如图5-3所示。
在对话框中输入比例倍数，建立一个像素长度单位与微米的对应关系。
人血红细胞的直径通常是6～8µm，平均为7µm左右，据此计算得出本文中所使用的图像的比例尺约为0.14。
图5-3 虚拟量尺虚拟量尺设置完成之后，选择“图像处理”中的“图像运算”按钮，对图像进行运算，把系统读取到的彩色图像进行灰度变换，将其转换成处理所需的灰度图像。
灰度图像转换完成后，画出图像的灰度直方图，根据灰度直方图的灰度分布，选择一个阈值，将图像中小于这个的阈值的点变为黑色，大于或等于这个阈值的点则变为白色，得到的图像是一幅二值化图像。
效果如图5-4至图5-7所示：图5-4 灰度图像图5-5 灰度直方图图5-6 阈值选择图5-7 二值化图像得到的二值图像基本已经可以清晰看到细胞的边界，但如果我们直接对这幅图像进行边缘检测，除了可以将细胞外部边缘提取出来外，细胞内部的空洞边界也将被提取出来。
而细胞内部的空洞边界不是我们所需要的，提取出来后对后续的处理也会造成一定的影响，故此，需要将细胞内部的空洞进行填充。
