1.一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，其特征在于，所述得到每個像素點(diǎn)的局部區(qū)域，包括的具體步驟如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，其特征在于，所述根據(jù)每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的灰度值，以及每個像素點(diǎn)的局部區(qū)域，得到每個像素點(diǎn)的若干聚類簇以及每個像素點(diǎn)的待分析區(qū)域與簇外區(qū)域，包括的具體步驟如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，其特征在于，所述根據(jù)每個像素點(diǎn)的待分析區(qū)域與簇外區(qū)域中像素點(diǎn)的灰度值、每個像素點(diǎn)的聚類簇中像素點(diǎn)的位置分布以及待分析區(qū)域中所含像素點(diǎn)的個數(shù)，得到每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的相似程度，包括的具體公式如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，其特征在于，所述根據(jù)每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的相似程度，得到自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)，包括的具體步驟如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，其特征在于，所述根據(jù)自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的聚類簇中像素點(diǎn)的個數(shù)與位置分布，得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍的細(xì)胞聚集程度，進(jìn)而得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，包括的具體步驟如下：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，其特征在于，所述得到第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍的細(xì)胞聚集程度，進(jìn)而得到第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，包括的具體公式如下：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，其特征在于，所述根據(jù)每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的每個聚類簇的形狀與每個聚類簇中每個像素點(diǎn)的灰度值，得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍含有正常細(xì)胞的可能性，進(jìn)而得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第二自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，包括的具體步驟如下：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，其特征在于，所述根據(jù)每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)與第二自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，得到每個像素點(diǎn)的綜合自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，包括的具體步驟如下：
10.一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別系統(tǒng)，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-9任一項(xiàng)所述的一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法的步驟。