一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法
【專利摘要】該發(fā)明一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，一種針對支氣管肺泡灌洗涂片中白細(xì)胞的自動檢測方法，特別涉及基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的支氣管肺泡灌洗涂片中白細(xì)胞自動檢測方法。通過對顯微鏡采集支氣管肺泡灌洗涂片的顯微圖像進(jìn)行灰度化、二值化處理，同時利用白細(xì)胞的外形特征與內(nèi)部特征進(jìn)行篩選，最終識別出白細(xì)胞，從而具有操作簡便、檢測效率高、精度高、漏檢率和誤檢率低、成本低的效果。
【專利說明】一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種針對支氣管肺泡灌洗涂片中白細(xì)胞的自動檢測方法，特別涉及基 于數(shù)字圖像處理技術(shù)的支氣管肺泡灌洗涂片中白細(xì)胞自動檢測方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 數(shù)字圖像是指通過數(shù)字成像設(shè)備所獲得的數(shù)字化的圖像，數(shù)字圖像具有高分辨率 和高灰階值的特點。而數(shù)字圖像處理是通過計算機(jī)對圖像進(jìn)行取出噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、 提取特征等處理方法和技術(shù)，以獲得人眼視覺或者某種接受系統(tǒng)所需要的圖像處理過程。 白細(xì)胞的自動檢出是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)分析、定位白細(xì)胞在顯微鏡中的位置，并且統(tǒng) 計出顯微鏡視野內(nèi)白細(xì)胞的數(shù)量特征。
[0003] 白細(xì)胞分為粒細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、單核細(xì)胞、嗜酸性粒細(xì)胞、嗜堿性粒細(xì)胞五種類型。 現(xiàn)階段，針對血液中的白細(xì)胞，一般采用計算平均梯度值，然后進(jìn)行邊緣提取和閾值分割的 方法來對血液中的白細(xì)胞進(jìn)行檢測，該方法往往對圖片拍攝條件要求較高，而支氣管肺泡 灌洗涂片雜質(zhì)比較多，背景條件復(fù)雜，很容易受到雜質(zhì)或其他細(xì)胞的干擾而影響檢測效果。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是針對【背景技術(shù)】的不足，設(shè)計了一種對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì) 胞檢測方法，該方法基于數(shù)字圖像處理技術(shù)，從支氣管肺泡灌洗涂片的數(shù)字圖像中分辨出 白細(xì)胞，從而達(dá)到操作簡便、檢測效率高、精度高、漏檢率和誤檢率低、成本低的目的。
[0005] 本發(fā)明提供的技術(shù)方案為一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，該方 法包括以下步驟：
[0006] 步驟1 :使用顯微鏡采集支氣管肺泡灌洗涂片的顯微圖像；
[0007] 步驟2 :對步驟1中的圖像進(jìn)行灰度化處理，轉(zhuǎn)化為灰度圖像；
[0008] 步驟3 :將步驟2中的灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值化圖像；
[0009] 步驟4 :將步驟3中的二值化圖像進(jìn)行去噪、邊緣增強(qiáng)和邊緣銳化處理；
[0010] 步驟5 :將步驟4中的二值化圖像連通域標(biāo)記，并計算連通區(qū)域包括：面積、周長、 離心率在內(nèi)的外形特征；
[0011] 步驟6 :根據(jù)連通區(qū)域外形特征對步驟5中的聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行初步篩選，保留外形特 征符合白細(xì)胞條件的連通區(qū)域，然后按照其面積大小分為膿球細(xì)胞疑似區(qū)域和普通白細(xì)胞 疑似區(qū)域；
[0012] 分別對這兩類細(xì)胞疑似區(qū)域采用不同的處理方法，針對普通白細(xì)胞疑似區(qū)域，我 們采用步驟7到步驟17的步驟 ：
[0013] 步驟7 :找到步驟6中普通白細(xì)胞疑似區(qū)域在原灰度圖中位置，并在灰度圖中裁剪 出普通白細(xì)胞疑似區(qū)域，得到若干裁剪圖像；
[0014] 步驟8 :將步驟7中的裁剪圖像轉(zhuǎn)化為二值化圖像；
[0015] 步驟9 :將步驟8得到的二值化圖像中連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，統(tǒng)計連通區(qū)域的面積和 質(zhì)心特征，找到面積最大連通區(qū)域，并排除遠(yuǎn)離面積最大連通區(qū)域中心的其它連通區(qū)域；
[0016] 步驟10 :將步驟9得到的圖像填充、膨脹、腐蝕，并重新標(biāo)記連通區(qū)域，統(tǒng)計各連通 區(qū)域的面積，找到各二值化圖像中最大連通區(qū)域，并計算最大連通區(qū)域的圓形度；
[0017] 步驟11 :利用各二值化圖像中最大連通區(qū)域圓形度對二值化圖像進(jìn)行篩選，保留 符合復(fù)合白細(xì)胞圓形度特征的二值化圖像；
[0018] 步驟12 :將步驟11保留的二值化圖像進(jìn)行填充、膨脹處理，從新標(biāo)記連通區(qū)域，統(tǒng) 計連通區(qū)域的面積，找到最大連通區(qū)域，計算最大連通區(qū)域的圓形度；
[0019] 步驟13 :利用最大連通區(qū)域圓形度特征對步驟12中的圖像進(jìn)行篩選，進(jìn)一步保留 符合白細(xì)胞圓形度特征的二值化圖像；
[0020] 步驟14 :統(tǒng)計步驟13保留下來的各二值化圖像中第二大連通區(qū)域的特征，計算第 二大連通區(qū)域的圓形度和所占二值化圖像面積百分比；
[0021] 步驟15 :利用步驟14中的圓形度和面積百分比對二值化圖像進(jìn)行篩選，保留復(fù)合 條件的二值化圖像，在原灰度圖中找到該二值化圖像對應(yīng)區(qū)域，并標(biāo)記；
[0022] 步驟16 :計算標(biāo)記區(qū)域的灰度平均值、灰度方差值，利用灰度平均值和灰度方差 對步驟15中找到的區(qū)域進(jìn)行篩選；
[0023] 步驟17 :將篩選后的區(qū)域在原圖中標(biāo)記出來，并認(rèn)定該區(qū)域為白細(xì)胞對應(yīng)的區(qū) 域；
[0024] 針對膿球細(xì)胞疑似區(qū)域，我們采用步驟18到步驟24的步驟：
[0025] 步驟18 :運用索貝爾算子尋找步驟6中標(biāo)記的膿球細(xì)胞疑似區(qū)域的邊緣；
[0026] 步驟19 :尋找步驟18得到的膿球細(xì)胞疑似區(qū)域邊緣的凹點，并標(biāo)記出凹點位置；
[0027] 步驟20 :根據(jù)步驟19中各凹點的位置，將膿球細(xì)胞疑似區(qū)域劃分為多個單細(xì)胞， 并統(tǒng)計細(xì)胞個數(shù)；
[0028] 步驟21 :通過步驟20統(tǒng)計得到的細(xì)胞個數(shù)，排除細(xì)胞個數(shù)較少的連通區(qū)域，；
[0029] 步驟22 :在原灰度圖中找到步驟21中保留區(qū)域的對應(yīng)區(qū)域，并計算灰度平均值和 灰度方差值；
[0030] 步驟23 :利用灰度平均值和灰度方差對步驟22中找到的區(qū)域進(jìn)行篩選；
[0031] 步驟24:將篩選后的區(qū)域在原圖中標(biāo)記出來，并認(rèn)定該區(qū)域為白細(xì)胞對應(yīng)的區(qū) 域。
[0032] 所述步驟3的具體步驟為：
[0033] 步驟3-1 :設(shè)定二值化處理過程中灰度閾值為對灰度圖像使用最大類間方差法得 到的灰度閾值；
[0034] 步驟3-2 :將灰度圖像中的各像素點灰度值與灰度閾值進(jìn)行比較，若大于灰度閾 值，則該點灰度置為〇,，若小于灰度閾值，則該點灰度置為255,得到二值圖像；
[0035] 所述步驟6中面積大于1050的連通區(qū)域標(biāo)記為膿球細(xì)胞疑似區(qū)域，面積大于350 且小于1050的連通區(qū)域標(biāo)記為普通白細(xì)胞疑似區(qū)域。
[0036] 所述步驟11中保留最大連通區(qū)域的圓形度大于0. 6的二值化圖像。
[0037] 所述步驟13中保留最大連通區(qū)域的圓形度大于0. 48的二值化圖像。
[0038] 所述步驟15中保留第二大連通區(qū)域圓形度小于0. 57和面積百分比在0. 31到1 之間的二值化圖像。
[0039] 所述步驟16中保留灰度平均值為100到180,灰度方差值為800到2000之間的區(qū) 域。
[0040] 所述步驟19的具體步驟為：
[0041] 步驟19-1 :利用邊緣坐標(biāo)計算邊緣的切線斜率，并且計算每一點的切線斜率變化 值；
[0042] 步驟19-2 :找到斜率突變點，并認(rèn)定這些切線斜率突變點為凹點，并記錄凹點位 置。
[0043] 所述步驟21中排除細(xì)胞個數(shù)小于3的連通區(qū)域。
[0044] 所述步驟23中保留灰度平均值為80到190,灰度方差為2500-6000的區(qū)域。
[0045] 本文發(fā)明一種針對支氣管肺泡灌洗涂片中白細(xì)胞的自動辨別方法，通過對顯微鏡 采集支氣管肺泡灌洗涂片的顯微圖像進(jìn)行灰度化、二值化處理，同時利用白細(xì)胞的外形特 征與內(nèi)部特征進(jìn)行篩選，最終識別出白細(xì)胞，從而具有操作簡便、檢測效率高、精度高、漏檢 率和誤檢率低、成本低的效果。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0046] 圖1為本發(fā)明一種針對支氣管肺泡灌洗涂片中白細(xì)胞的自動辨別方法流程圖；
[0047] 圖2為本發(fā)明一種針對支氣管肺泡灌洗圖片中白細(xì)胞的自動辨別方法顯微圖像。

【具體實施方式】
[0048] 下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明一種支氣管肺泡灌洗涂片中白細(xì)胞的自動檢測流程進(jìn)行 詳細(xì)說明：
[0049] 步驟1 :使用顯微鏡采集支氣管肺泡灌洗涂片的顯微圖像；
[0050] 步驟2 :對步驟1中的圖像進(jìn)行灰度化處理，轉(zhuǎn)化為灰度圖像；
[0051] 步驟3 :將步驟2中的灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值化圖像；
[0052] 步驟3-1 :設(shè)定二值化處理過程中灰度閾值為對灰度圖像使用最大類間方差法得 到的灰度閾值；
[0053] 步驟3-2 :將灰度圖像中的各像素點灰度值與灰度閾值進(jìn)行比較，若大于灰度閾 值，則該點灰度置為〇,，若小于灰度閾值，則該點灰度置為255,得到二值圖像；
[0054] 步驟4 :將步驟3中的二值化圖像進(jìn)行去噪、邊緣增強(qiáng)和邊緣銳化處理；
[0055] 步驟5 :將步驟4中的二值化圖像連通域標(biāo)記，并計算連通區(qū)域包括：面積、周長、 離心率在內(nèi)的外形特征；
[0056] 步驟6 :根據(jù)連通區(qū)域外形特征對步驟5中的聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行初步篩選，保留外形 特征符合白細(xì)胞條件的連通區(qū)域，然后按照其面積大小分為膿球細(xì)胞疑似區(qū)域和普通白細(xì) 胞疑似區(qū)域，將面積大于1050的連通區(qū)域標(biāo)記為膿球細(xì)胞疑似區(qū)域，面積大于350且小于 1050的連通區(qū)域標(biāo)記為普通白細(xì)胞疑似區(qū)域；
[0057] 分別對這兩類細(xì)胞疑似區(qū)域采用不同的處理方法，針對普通白細(xì)胞疑似區(qū)域，我 們采用步驟7到步驟17的步驟 ：
[0058] 步驟7 :找到步驟6中普通白細(xì)胞疑似區(qū)域在原灰度圖中位置，并在灰度圖中裁剪 出普通白細(xì)胞疑似區(qū)域，得到若干裁剪圖像；
[0059] 步驟8 :將步驟7中的裁剪圖像轉(zhuǎn)化為二值化圖像；
[0060] 步驟9 :將步驟8得到的二值化圖像中連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，統(tǒng)計連通區(qū)域的面積和 質(zhì)心特征，找到面積最大連通區(qū)域，并排除遠(yuǎn)離面積最大連通區(qū)域中心的其它連通區(qū)域；
[0061] 步驟10 :將步驟9得到的圖像填充、膨脹、腐蝕，并重新標(biāo)記連通區(qū)域，統(tǒng)計各連通 區(qū)域的面積，找到各二值化圖像中最大連通區(qū)域，并計算最大連通區(qū)域的圓形度；
[0062] 步驟11 :利用各二值化圖像中最大連通區(qū)域圓形度對二值化圖像進(jìn)行篩選，保留 最大連通區(qū)域的圓形度大于0. 6的二值化圖像；
[0063] 步驟12 :將步驟11保留的二值化圖像進(jìn)行填充、膨脹處理，從新標(biāo)記連通區(qū)域，統(tǒng) 計連通區(qū)域的面積，找到最大連通區(qū)域，計算最大連通區(qū)域的圓形度；
[0064] 步驟13 :利用最大連通區(qū)域圓形度特征對步驟12中的圖像進(jìn)行篩選，進(jìn)一步保留 最大連通區(qū)域的圓形度大于0. 48的二值化圖像；
[0065] 步驟14 :統(tǒng)計步驟13保留下來的各二值化圖像中第二大連通區(qū)域的特征，計算第 二大連通區(qū)域的圓形度和所占二值化圖像面積百分比；
[0066] 步驟15 :利用步驟14中的圓形度和面積百分比對二值化圖像進(jìn)行篩選，保留第二 大連通區(qū)域圓形度小于0. 57和面積百分比在0. 31到1之間的二值化圖像；
[0067] 步驟16 :計算標(biāo)記區(qū)域的灰度平均值、灰度方差值，保留灰度平均值為100到180， 灰度方差值為800到2000之間的區(qū)域；
[0068] 步驟17 :將篩選后的區(qū)域在原圖中標(biāo)記出來，并認(rèn)定該區(qū)域為白細(xì)胞對應(yīng)的區(qū) 域；
[0069] 針對膿球細(xì)胞疑似區(qū)域，我們采用步驟18到步驟24的步驟：
[0070] 步驟18 :運用索貝爾算子尋找步驟6中標(biāo)記的膿球細(xì)胞疑似區(qū)域的邊緣；
[0071] 步驟19 :尋找步驟18得到的膿球細(xì)胞疑似區(qū)域邊緣的凹點，并標(biāo)記出凹點位置；
[0072] 步驟19-1 :利用邊緣坐標(biāo)計算邊緣的切線斜率，并且計算每一點的切線斜率變化 值；
[0073] 步驟19-2 :找到斜率突變點，并認(rèn)定這些切線斜率突變點為凹點，并記錄凹點位 置；
[0074] 步驟20 :根據(jù)步驟19中各凹點的位置，將膿球細(xì)胞疑似區(qū)域劃分為多個單細(xì)胞， 并統(tǒng)計細(xì)胞個數(shù)；
[0075] 步驟21 :通過步驟20統(tǒng)計得到的細(xì)胞個數(shù)，排除細(xì)胞個數(shù)小于3的連通區(qū)域；
[0076] 步驟22 :在原灰度圖中找到步驟21中保留區(qū)域的對應(yīng)區(qū)域，并計算灰度平均值和 灰度方差值；
[0077] 步驟23 :利用灰度平均值和灰度方差對步驟22中找到的區(qū)域進(jìn)行篩選，保留灰度 平均值為80到190,灰度方差為2500-6000的區(qū)域；
[0078] 步驟24:將篩選后的區(qū)域在原圖中標(biāo)記出來，并認(rèn)定該區(qū)域為白細(xì)胞對應(yīng)的區(qū) 域。
【權(quán)利要求】
1. 一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，該方法包括： 步驟1 :使用顯微鏡采集支氣管肺泡灌洗涂片的顯微圖像； 步驟2 :對步驟1中的圖像進(jìn)行灰度化處理，轉(zhuǎn)化為灰度圖像； 步驟3 :將步驟2中的灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值化圖像； 步驟4 :將步驟3中的二值化圖像進(jìn)行去噪、邊緣增強(qiáng)和邊緣銳化處理； 步驟5 :將步驟4中的二值化圖像連通域標(biāo)記，并計算連通區(qū)域包括：面積、周長、離心 率在內(nèi)的外形特征； 步驟6 :根據(jù)連通區(qū)域外形特征對步驟5中的聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行初步篩選，保留外形特征符 合白細(xì)胞條件的連通區(qū)域，然后按照其面積大小分為膿球細(xì)胞疑似區(qū)域和普通白細(xì)胞疑似 區(qū)域； 分別對這兩類細(xì)胞疑似區(qū)域采用不同的處理方法，針對普通白細(xì)胞疑似區(qū)域，我們采 用步驟7到步驟17的步驟： 步驟7 :找到步驟6中普通白細(xì)胞疑似區(qū)域在原灰度圖中位置，并在灰度圖中裁剪出普 通白細(xì)胞疑似區(qū)域，得到若干裁剪圖像； 步驟8 :將步驟7中的裁剪圖像轉(zhuǎn)化為二值化圖像； 步驟9 :將步驟8得到的二值化圖像中連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，統(tǒng)計連通區(qū)域的面積和質(zhì)心 特征，找到面積最大連通區(qū)域，并排除遠(yuǎn)離面積最大連通區(qū)域中心的其它連通區(qū)域； 步驟10 :將步驟9得到的圖像填充、膨脹、腐蝕，并重新標(biāo)記連通區(qū)域，統(tǒng)計各連通區(qū)域 的面積，找到各二值化圖像中最大連通區(qū)域，并計算最大連通區(qū)域的圓形度； 步驟11 :利用各二值化圖像中最大連通區(qū)域圓形度對二值化圖像進(jìn)行篩選，保留符合 復(fù)合白細(xì)胞圓形度特征的二值化圖像； 步驟12 :將步驟11保留的二值化圖像進(jìn)行填充、膨脹處理，從新標(biāo)記連通區(qū)域，統(tǒng)計連 通區(qū)域的面積，找到最大連通區(qū)域，計算最大連通區(qū)域的圓形度； 步驟13 :利用最大連通區(qū)域圓形度特征對步驟12中的圖像進(jìn)行篩選，進(jìn)一步保留符合 白細(xì)胞圓形度特征的二值化圖像； 步驟14 :統(tǒng)計步驟13保留下來的各二值化圖像中第二大連通區(qū)域的特征，計算第二大 連通區(qū)域的圓形度和所占二值化圖像面積百分比； 步驟15 :利用步驟14中的圓形度和面積百分比對二值化圖像進(jìn)行篩選，保留復(fù)合條件 的二值化圖像，在原灰度圖中找到該二值化圖像對應(yīng)區(qū)域，并標(biāo)記； 步驟16 :計算標(biāo)記區(qū)域的灰度平均值、灰度方差值，利用灰度平均值和灰度方差對步 驟15中找到的區(qū)域進(jìn)行篩選； 步驟17 :將篩選后的區(qū)域在原圖中標(biāo)記出來，并認(rèn)定該區(qū)域為白細(xì)胞對應(yīng)的區(qū)域； 針對膿球細(xì)胞疑似區(qū)域，我們采用步驟18到步驟24的步驟： 步驟18 :運用索貝爾算子尋找步驟6中標(biāo)記的膿球細(xì)胞疑似區(qū)域的邊緣； 步驟19 :尋找步驟18得到的膿球細(xì)胞疑似區(qū)域邊緣的凹點，并標(biāo)記出凹點位置； 步驟20 :根據(jù)步驟19中各凹點的位置，將膿球細(xì)胞疑似區(qū)域劃分為多個單細(xì)胞，并統(tǒng) 計細(xì)胞個數(shù)； 步驟21 :通過步驟20統(tǒng)計得到的細(xì)胞個數(shù)，排除細(xì)胞個數(shù)較少的連通區(qū)域，； 步驟22 :在原灰度圖中找到步驟21中保留區(qū)域的對應(yīng)區(qū)域，并計算灰度平均值和灰度 方差值； 步驟23 :利用灰度平均值和灰度方差對步驟22中找到的區(qū)域進(jìn)行篩選； 步驟24 :將篩選后的區(qū)域在原圖中標(biāo)記出來，并認(rèn)定該區(qū)域為白細(xì)胞對應(yīng)的區(qū)域。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，其特征在于 步驟3的具體步驟為： 步驟3-1 :設(shè)定二值化處理過程中灰度閾值為對灰度圖像使用最大類間方差法得到的 灰度閾值； 步驟3-2:將灰度圖像中的各像素點灰度值與灰度閾值進(jìn)行比較，若大于灰度閾值，則 該點灰度置為〇,，若小于灰度閾值，則該點灰度置為255,得到二值圖像。
3. 如權(quán)利要求1所述的一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，其特征在于 步驟6中面積大于1050的連通區(qū)域標(biāo)記為膿球細(xì)胞疑似區(qū)域，面積大于350且小于1050 的連通區(qū)域標(biāo)記為普通白細(xì)胞疑似區(qū)域。
4. 如權(quán)利要求1所述的一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，其特征在于 步驟11中保留最大連通區(qū)域的圓形度大于0. 6的二值化圖像。
5. 如權(quán)利要求1所述的一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，其特征在于 步驟13中保留最大連通區(qū)域的圓形度大于0. 48的二值化圖像。
6. 如權(quán)利要求1所述的一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，其特征在于 步驟15中保留第二大連通區(qū)域圓形度小于0. 57和面積百分比在0. 31到1之間的二值化 圖像。
7. 如權(quán)利要求1所述的一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，其特征在于 步驟16中保留灰度平均值為100到180,灰度方差值為800到2000之間的區(qū)域。
8. 如權(quán)利要求1所述的一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，其特征在于 步驟19的具體步驟為： 步驟19-1 :利用邊緣坐標(biāo)計算邊緣的切線斜率，并且計算每一點的切線斜率變化值； 步驟19-2 :找到斜率突變點，并認(rèn)定這些切線斜率突變點為凹點，并記錄凹點位置。
9. 如權(quán)利要求1所述的一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，其特征在于 步驟21中排除細(xì)胞個數(shù)小于3的連通區(qū)域。
10. 如權(quán)利要求1所述的一種針對支氣管肺泡灌洗涂片的白細(xì)胞檢測方法，其特征在 于步驟23中保留灰度平均值為80到190,灰度方差為2500-6000的區(qū)域。
【文檔編號】G06T7/60GK104156951SQ201410369635
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年7月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月30日
【發(fā)明者】劉娟秀, 王強(qiáng), 謝煜, 張靜, 劉霖, 楊先明, 雷皓婷, 袁陽, 葉玉堂, 劉永 申請人:電子科技大學(xué)