CN113096096A - 一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法与系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法与系统，该方法包括：1)获取带标签和无标签的骨髓细胞显微图像，均进行图像预处理；2)分别根据细胞分割标记和分水岭算法，将带标签的/无标签的骨髓细胞显微图像分割为若干带标签的/无标签的单一骨髓细胞显微图像，均进行图像预处理；3)利用改进的最大类间方差法和N距边缘扩充方法对带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像进行细胞核、细胞质分割，并提取形态特征；4)构建混合卷积神经网络模型，将带标签的单一骨髓细胞显微图像输入模型训练；5)用训练好的混合卷积神经网络模型预测无标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞类别，对各个细胞类别进行计数。本发明对骨髓细胞计数具有较高的精度。

Description

一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法与系统
技术领域
本发明涉及骨髓细胞计数的技术领域，尤其是指一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法与系统。
背景技术
目前，在骨髓细胞计数领域对骨髓细胞精准识别和计数有着十分迫切的需求，传统的骨髓细胞识别计数主要从骨髓细胞的形态学角度出发，如综合考虑骨髓细胞的形状特征、颜色特征和纹理特征等，给出一个粗略的判断。在这种情况下，诊断结果高度依赖于医师的水平，且诊断效率较低；基于骨髓细胞形态特征提取的辅助诊断工具，在一定程度上提高了细胞识别计数的准确率。人工智能技术的发展推动骨髓细胞计数领域不断走向成熟，但如何结合传统的形态特征方法和深度学习技术来提高骨髓细胞计数精度仍然具有挑战。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法与系统，将细胞形态特征融合到骨髓细胞的深度学习方法分类识别方法中，构建融合形态特征的混合卷积神经网络模型，提高显微图像骨髓细胞各个细胞类别的计数精度。
为实现上述目的，本发明所提供的技术方案如下：
一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法，包括以下步骤：
1)获取带标签和无标签的骨髓细胞显微图像，均进行图像预处理，其中，所述标签为细胞分割标记及细胞类别；
2)根据分割标记将带标签的骨髓细胞显微图像分割为若干带标签的单一骨髓细胞显微图像，利用分水岭算法将无标签的骨髓细胞显微图像分割为若干无标签的单一骨髓细胞显微图像，带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像均进行图像预处理；
3)对最大类间方差法仅适用于分割图像前景和背景两部分的局限性进行改进，扩充至适用于骨髓细胞显微图像中细胞核、细胞质和背景的三部分分割任务，利用改进的最大类间方差法和N距边缘扩充方法对带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像进行细胞核、细胞质分割，得到对应的细胞核和细胞质图像，提取细胞核、细胞质及细胞的形态特征；
4)构建用于骨髓细胞显微图像分类的融合形态特征的混合卷积神经网络模型，所述混合卷积神经网络模型由卷积神经网络部分和融合形态特征的全连接神经网络部分组成，将从步骤2)获得的带标签的单一骨髓细胞显微图像和步骤3)获得的该单一骨髓细胞显微图像的形态特征作为混合卷积神经网络模型的输入数据，进行模型训练，不断调整混合卷积神经网络模型的超参数，使得模型在训练结束时取得高的精度和低的损失；
5)依据步骤4)训练好的混合卷积神经网络模型，预测无标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞类别，对无标签骨髓细胞显微图像中的各个骨髓细胞进行计数。
在步骤1)中，所述图像预处理包括直方图均衡化、污点归一化、平滑滤波和转换彩色空间。
在步骤2)中，所述图像预处理包括：①图像裁剪：将细胞图像进行中心裁剪和边缘零填充，统一到大小一致的像素值，以便于进行统一分析；②图像增强：采用限制对比度自适应直方图均衡算法对图像进行增强，扩大局部对比度，显示平滑区域的细节部分；③数据增强：通过将翻转、平移和旋转数据增强方法组合，对样本少的类别进行数据增强，使得各个类别的样本数量保持均衡。
在步骤3)中，细胞核、细胞质分割的步骤如下：
3.1)利用RGB色彩空间模型将彩色图像转为灰度图像；
3.2)选择G分量，将图像像素等比反转，目的是提高染色深的细胞核的像素值，便于获取细胞核图像；
3.3)根据细胞包括细胞核和细胞质的特点，对最大类间方差法进行改进，将其从原先仅适用于两目标的分割任务上，推广到适用于三目标分割问题中，以适应细胞图像中细胞核和细胞质的分割任务，做法是：除划分背景类和目标类外，将中间强度像素单独划分为一类；将分割后得到的单一骨髓细胞显微图像中细胞大小范围设定为[m,n]，其中m,n分别对应最小细胞直径和最大细胞直径，m,n均为正整数，利用改进的最大类间方差法获得单一骨髓细胞的细胞核图像；
3.4)利用N距边缘扩充方法获得细胞质图像，N距边缘扩充方法依照单一骨髓细胞显微图像，对获得的细胞核图像进行边缘扩展指定的范围d，其中0＜d≤(细胞直径—细胞核直径)/2，d为整数，从而得到对应的细胞质图像。
在步骤3)中，所述形态特征包括形状特征、颜色特征和纹理特征；其中，形状特征和颜色特征直接通过计算得到，纹理特征则需首先使用等价模式的LBP算子进行描述表示，LBP算子的数学公式描述如下：
Figure BDA0003017134770000031
式中，xc表示中心像素点的横坐标，yc表示中心像素点的纵坐标，I(q)表示窗口中除了中心像素之外的第q个像素的灰度值，I(c)表示中心像素点的灰度，s(·)为门限函数，数学公式描述如下：
Figure BDA0003017134770000041
等价模式的将含有Q个采样点的2Q种LBP算子进行降维，然后计算均值、标准差、偏度、峰度和熵值，作为纹理特征的表征值。
在步骤4)中，所述卷积神经网络部分是指包含若干卷积块的卷积神经网络，卷积块中包括两个或三个卷积层和一个最大池化层；其中第一个卷积层的输入为步骤2)获得的带标签的单一骨髓细胞显微图像，第二个卷积层的输入为第一个卷积层的输出，依次类推；其中第一卷积块的两个卷积层的卷积核数量均为2k，k为正整数，卷积核大小为θ×θ，θ为正整数；第二卷积块的两个卷积层的卷积核数量均为2k+1，卷积核大小为θ×θ；第三卷积块的三个卷积层的卷积核数量均为2k+2，卷积核大小为θ×θ；第四卷积块的三个卷积层的卷积核数量均为2k+3，卷积核大小为θ×θ；第五卷积块的三个卷积层的卷积核数量均为2k+4，卷积核大小为θ×θ；每个卷积层均采用LeakyReLU函数作为激活函数；每个池化层均采用最大池化操作，池化窗口大小为(θ-1)×(θ-1)；将第五个卷积块的最后一个卷积层的输出，以及步骤3)得到的该单一骨髓细胞显微图像的形态特征拼接成一维特征作为全连接层的输入，最后输出预测每种分类标签的概率值。
在步骤4)中，所述融合形态特征的全连接神经网络部分是指结合形态特征输入的全连接神经网络，依次包括第一全连接层、第一规范层、第一Dropout层、第二全连接层、第二规范层、第二Dropout层和第三全连接层；其中第一、二全连接层的神经元数量均为22n，n为正整数；第三全连接层的神经元数量为CN，即骨髓细胞类别数；第一、二全连接层均采用LeakyReLU函数作为激活函数；第三全连接层采用SoftMax函数作为激活函数；规范层均将上一层的传递结果进行重新规范化，使其结果的均值接近0，标准差接近1；Dropout层均以p＞0的概率保留上一层传递的结果；将第二Dropout层输出的一维向量和形态特征通过融合层拼接成一维特征，输入到第三全连接层；全连接神经网络的输出为CN个概率值，表示预测结果为每种分类标签的概率值。
一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数系统，包括：
图像预处理模块，用于对图像进行预处理，输入对象包括：①导入系统的带标签和无标签的骨髓细胞显微图像，②图像分割模块输出的带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像；对象①的预处理包括直方图均衡化、污点归一化、平滑滤波和转换彩色空间；对象②的预处理包括图像裁剪、图像增强和数据增强；
图像分割模块，用于对骨髓细胞显微图像进行细胞分割，分割对象包括：①带标签的骨髓细胞显微图像，②无标签的骨髓细胞显微图像；所述图像分割模块根据分割标记将带标签的骨髓细胞显微图像分割为若干带标签的单一骨髓细胞显微图像，利用分水岭算法将无标签的骨髓细胞显微图像分割为若干无标签的单一骨髓细胞显微图像；
形态特征提取模块，用于提取单一骨髓细胞的细胞、细胞核、细胞质形态特征；输入对象包括：①带标签的单一骨髓细胞显微图像，②无标签的单一骨髓细胞显微图像；所述形态特征提取模块包括细胞核质分割、细胞形态特征提取、细胞核形态特征提取和细胞质形态特征提取步骤；在细胞核质分割步骤中，利用改进的最大类间方差法获得细胞核图像，利用N距边缘扩充方法获得细胞质图像，其中改进的最大类间方差法是对最大类间方差法仅适用于分割图像前景和背景两部分的局限性进行改进，扩充至适用于骨髓细胞显微图像中细胞核、细胞质和背景的三部分分割任务，做法是：除划分背景类和目标类外，将中间强度像素单独划分为一类；在细胞形态特征提取、细胞核形态特征提取和细胞质形态特征提取步骤中，均提取形状特征、颜色特征和纹理特征，其中纹理特征需使用等价模式的LBP算子进行描述表示；
模型训练模块，用于将构建的融合形态特征的混合卷积神经网络模型进行模型训练，输入对象包括：①图像预处理模块输出的带标签的单一骨髓细胞图像，②形态特征提取模块输出的带标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞、细胞核和细胞质的形态特征；所述模型训练模块评估目前的计算资源，分配闲置的计算资源用于模型训练，可视化模型训练过程，并保存模型训练结果；
细胞类别计数模块，用于对无标签的骨髓细胞显微图像中的单一骨髓细胞进行计数，输入对象包括：①图像预处理模块输出的无标签的单一骨髓细胞显微图像，②形态特征提取模块输出的无标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞、细胞核和细胞质的形态特征，③模型训练模块中保存的模型训练结果；所述细胞类别计数模块载入模型训练结果③对①和②进行预测，得到无标签的单一骨髓细胞显微图像的预测标签，即所属类别；将预测标签对应到原始无标签的骨髓细胞显微图像中，完成无标签的骨髓细胞显微图像的细胞类别计数。
本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
本发明将传统的形态特征分析方法和目前流行的深度学习方法进行结合，提出一种融合形态特征的混合卷积神经网络模型，用于对标签未知的骨髓细胞显微图像进行准确识别计数，具有较高的精度。本发明对传统的最大类间方差法进行改进，以适用于细胞图像中细胞核和细胞质的分割任务。
附图说明
图1为本发明的逻辑流程示意图。
图2为本发明使用的混合卷积神经网络模型结构图。
图3为本发明系统的架构图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
在本实施例中，对骨髓细胞中的早幼粒细胞、单核细胞、淋巴瘤细胞、晚幼红细胞、原始单核细胞、原始粒细胞、原幼淋巴细胞、早幼红细胞、中性分叶核粒细胞、中性杆状核粒细胞、中性晚幼粒细胞、中性中幼粒细胞、中幼红细胞进行13类别识别计数。
如图1所示，本实施例所提供的融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法，具体步骤如下：
1)获取带标签和无标签的骨髓细胞显微图像，均进行图像预处理，所述标签为细胞分割标记及细胞类别；
所述图像预处理包括直方图均衡化、污点归一化、平滑滤波和转换彩色空间。
所述标签为包含标签的骨髓细胞显微图像中的图像标注属性，分别为早幼粒细胞、单核细胞、淋巴瘤细胞、晚幼红细胞等13种类别属性；以及骨髓细胞显微图像中各个类别细胞的分割标记，如细胞边界。
2)根据分割标记将带标签的骨髓细胞显微图像分割为若干带标签的单一骨髓细胞显微图像，利用分水岭算法将无标签的骨髓细胞显微图像分割为若干无标签的单一骨髓细胞显微图像，带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像均进行图像预处理；
在本实施例中，根据分割标记，使用抠图方法对带标签的骨髓细胞显微图像进行图像分割，得到单一骨髓细胞显微图像及其类别标签。
在本实施例中，所述图像预处理包括：①图片裁剪：将细胞图像进行中心裁剪和边缘零填充，统一到大小一致的像素值，为224*224；②图像增强：采用限制对比度自适应直方图均衡算法对细胞图像进行增强；③数据增强：通过组合翻转、平移和旋转数据增强方法，对淋巴瘤细胞、原始单核细胞以及早幼粒细胞等数量较少的类别进行数据增强，使得各个类别的样本数保持均衡。本实例中仅对分割后得到的早幼粒细胞、单核细胞、淋巴瘤细胞、晚幼红细胞、原始单核细胞、原始粒细胞、原幼淋巴细胞、早幼红细胞、中性分叶核粒细胞、中性杆状核粒细胞、中性晚幼粒细胞、中性中幼粒细胞、中幼红细胞这13类进行图像预处理，其它类别暂不考虑。
3)对最大类间方差法仅适用于分割图像前景和背景两部分的局限性进行改进，扩充至适用于骨髓细胞显微图像中细胞核、细胞质和背景的三部分分割任务，做法是：除划分背景类和目标类外，将中间强度像素单独划分为一类；利用改进的最大类间方差法和N距边缘扩充方法对带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像进行细胞核、细胞质分割，得到对应的细胞核和细胞质图像，提取细胞核、细胞质及细胞的形态特征。
在本实施例中，对上述13类细胞进行细胞核、细胞质分割。细胞核、细胞质分割的步骤如下：第一步，利用RGB色彩空间模型将彩色图像转为灰度图像；第二步，选择G分量，将图像像素等比反转，目的是提高染色较深的细胞核的像素值，便于获取细胞核图像；第三步，对最大类间方差法进行改进，将分割后得到的单一骨髓细胞大小范围设定为[25,80]，采用全局阈值的最大类间方差法进行三分类，指定中间强度像素归类到“背景”类，利用改进后的最大类间方差法从单一骨髓细胞显微图像中提取细胞核；第四步，利用N距边缘扩充方法获得细胞质图像，N距边缘扩充方法依照单一骨髓细胞显微图像，对获得的细胞核图像进行边缘扩展10个像素点，从而得到对应的细胞质图像。
在本实施例中，形态特征由形状特征、颜色特征、纹理特征组成。其中，形状特征中包含胞体直径范围、胞体/胞核形状及大小、染色质形状、核仁形状、胞质面积及核质面积比等；颜色特征包含胞质颜色、胞质灰度均值、标准差等，这些可以直接通过计算得到。纹理特征则需首先使用等价模式的LBP算子进行描述表示，LBP算子的数学公式描述如下：
Figure BDA0003017134770000091
其中，xc表示中心像素点的横坐标，yc表示中心像素点的纵坐标，I(q)表示窗口中除了中心像素之外的第q个像素的灰度值，I(c)表示中心像素点的灰度，s(·)为门限函数，数学公式描述如下：
Figure BDA0003017134770000092
等价模式的将含有Q个采样点的2Q种LBP算子进行降维，然后计算均值、标准差、偏度、峰度和熵值，作为纹理特征的表征值。
4)构建用于骨髓细胞显微图像分类的融合形态特征的混合卷积神经网络模型，如图2所示。混合卷积神经网络模型由卷积神经网络部分和融合形态特征的全连接神经网络部分组成，将从步骤2)获得的带标签的单一骨髓细胞显微图像和步骤3)获得的该单一骨髓细胞显微图像的形态特征作为混合卷积神经网络模型的输入数据，进行模型训练，不断调整混合卷积神经网络模型的超参数，使得模型在训练结束时取得高的精度和低的损失；
在本实施例中，所述卷积神经网络部分是指包含5个卷积块的卷积神经网络，卷积块中包括两个或三个卷积层和一个最大池化层。其中第一个卷积层的输入为步骤2)获得的带标签的单一骨髓细胞显微图像，第二个卷积层的输入为第一个卷积层的输出，依次类推。所述卷积神经网络依次包括输入层(Input_1)，第一卷积块(Conv2d_1，Conv2d_2)，第一池化层(MaxPooling2d_1)，第二卷积块(Conv2d_3，Conv2d_4),第二池化层(MaxPooling2d_2)，第三卷积块(Conv2d_5，Conv2d_6，Conv2d_7)，第三池化层(MaxPooling2d_3)，第四卷积块(Conv2d_8，Conv2d_9，Conv2d_10),第四池化层(MaxPooling2d_4)，第五卷积块(Conv2d_11，Conv2d_12，Conv2d_13)，第五池化层(MaxPooling2d_5)，以及展平层(Flatten)。其中第一卷积块的两个卷积层的卷积核数量均为64，卷积核大小为3*3；第二卷积块的两个卷积层的卷积核数量均为128，卷积核大小为3*3；第三卷积块的三个卷积层的卷积核数量均为256，卷积核大小为3*3；第四卷积块的三个卷积层的卷积核数量均为512，卷积核大小为3*3；第五卷积块的三个卷积层的卷积核数量均为1024，卷积核大小为3*3；所述每个卷积层均采用LeakyReLU函数作为激活函数；所述每一个池化层均采用最大池化操作，池化窗口大小为2*2。
所述融合形态特征的全连接神经网络部分是指结合形态特征输入的全连接神经网络，所述全连接神经网络依次包括第一全连接层(Dense_1)、第一规范层(BatchNormalization_1)、第一Dropout层、第二全连接层(Dense_2)、第二规范层(BatchNormalization_2)、第二Dropout层、第三全连接层(Dense_3)；其中第一、二全连接层的神经元数量均为4096；第三全连接层的神经元数量为1000；第一、二全连接层均采用LeakyReLU函数作为激活函数；第三全连接层采用SoftMax函数作为激活函数；规范层均将上一层的传递结果进行重新规范化，使其结果的均值接近0，标准差接近1；Dropout层均以0.5的概率保留上一层传递的结果；将第二Dropout层输出的一维向量和形态特征(Input_2)通过融合层(Merge)拼接成一维特征，输入到第三全连接层。全连接神经网络的输出(Output)为多个概率值，表示预测结果为每种分类标签的概率值。
5)依据步骤4)训练好的混合卷积神经网络模型，预测无标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞类别，对无标签骨髓细胞显微图像中的各个骨髓细胞进行计数。
如图3所示，本实施例也提供了一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数系统，包括：
图像预处理模块，用于对图像进行预处理，输入对象包括：①导入系统的带标签和无标签的骨髓细胞显微图像，②图像分割模块输出的带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像；对象①的预处理包括直方图均衡化、污点归一化、平滑滤波和转换彩色空间；对象②的预处理包括图像裁剪、图像增强和数据增强；
图像分割模块，用于对骨髓细胞显微图像进行细胞分割，分割对象包括：①带标签的骨髓细胞显微图像，②无标签的骨髓细胞显微图像；所述图像分割模块根据分割标记将带标签的骨髓细胞显微图像分割为若干带标签的单一骨髓细胞显微图像，利用分水岭算法将无标签的骨髓细胞显微图像分割为若干无标签的单一骨髓细胞显微图像；
形态特征提取模块，用于提取单一骨髓细胞的细胞、细胞核、细胞质形态特征；输入对象包括：①带标签的单一骨髓细胞显微图像，②无标签的单一骨髓细胞显微图像；所述形态特征提取模块包括细胞核质分割、细胞形态特征提取、细胞核形态特征提取和细胞质形态特征提取步骤；在细胞核质分割步骤中，利用改进的最大类间方差法获得细胞核图像，利用N距边缘扩充方法获得细胞质图像，其中改进的最大类间方差法是对最大类间方差法仅适用于分割图像前景和背景两部分的局限性进行改进，扩充至适用于骨髓细胞显微图像中细胞核、细胞质和背景的三部分分割任务，做法是：除划分背景类和目标类外，将中间强度像素单独划分为一类；在细胞形态特征提取、细胞核形态特征提取和细胞质形态特征提取步骤中，均提取形状特征、颜色特征和纹理特征，其中纹理特征需使用等价模式的LBP算子进行描述表示；
模型训练模块，用于将构建的融合形态特征的混合卷积神经网络模型进行模型训练，输入对象包括：①图像预处理模块输出的带标签的单一骨髓细胞图像，②形态特征提取模块输出的带标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞、细胞核和细胞质的形态特征；所述模型训练模块评估目前的CPU、GPU、内存等计算资源的使用情况，分配闲置的计算资源用于模型训练，可视化模型训练过程，并保存模型训练结果；
细胞类别计数模块，用于对无标签的骨髓细胞显微图像中的单一骨髓细胞进行计数，输入对象包括：①图像预处理模块输出的无标签的单一骨髓细胞显微图像，②形态特征提取模块输出的无标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞、细胞核和细胞质的形态特征，③模型训练模块中保存的模型训练结果；所述细胞类别计数模块载入模型训练结果③对①和②进行预测，得到无标签的单一骨髓细胞显微图像的预测标签，即所属类别；将预测标签对应到原始无标签的骨髓细胞显微图像中，完成无标签的骨髓细胞显微图像的细胞类别计数。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取带标签和无标签的骨髓细胞显微图像，均进行图像预处理，其中，所述标签为细胞分割标记及细胞类别；
2)根据分割标记将带标签的骨髓细胞显微图像分割为若干带标签的单一骨髓细胞显微图像，利用分水岭算法将无标签的骨髓细胞显微图像分割为若干无标签的单一骨髓细胞显微图像，带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像均进行图像预处理；
3)对最大类间方差法仅适用于分割图像前景和背景两部分的局限性进行改进，扩充至适用于骨髓细胞显微图像中细胞核、细胞质和背景的三部分分割任务，利用改进的最大类间方差法和N距边缘扩充方法对带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像进行细胞核、细胞质分割，得到对应的细胞核和细胞质图像，提取细胞核、细胞质及细胞的形态特征；
4)构建用于骨髓细胞显微图像分类的融合形态特征的混合卷积神经网络模型，所述混合卷积神经网络模型由卷积神经网络部分和融合形态特征的全连接神经网络部分组成，将从步骤2)获得的带标签的单一骨髓细胞显微图像和步骤3)获得的该单一骨髓细胞显微图像的形态特征作为混合卷积神经网络模型的输入数据，进行模型训练，不断调整混合卷积神经网络模型的超参数，使得模型在训练结束时取得高的精度和低的损失；
5)依据步骤4)训练好的混合卷积神经网络模型，预测无标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞类别，对无标签骨髓细胞显微图像中的各个骨髓细胞进行计数。
2.根据权利要求1所述的一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法，其特征在于，在步骤1)中，所述图像预处理包括直方图均衡化、污点归一化、平滑滤波和转换彩色空间。
3.根据权利要求1所述的一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法，其特征在于，在步骤2)中，所述图像预处理包括：①图像裁剪：将细胞图像进行中心裁剪和边缘零填充，统一到大小一致的像素值，以便于进行统一分析；②图像增强：采用限制对比度自适应直方图均衡算法对图像进行增强，扩大局部对比度，显示平滑区域的细节部分；③数据增强：通过将翻转、平移和旋转数据增强方法组合，对样本少的类别进行数据增强，使得各个类别的样本数量保持均衡。
4.根据权利要求1所述的一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法，其特征在于，在步骤3)中，细胞核、细胞质分割的步骤如下：
3.1)利用RGB色彩空间模型将彩色图像转为灰度图像；
3.2)选择G分量，将图像像素等比反转，目的是提高染色深的细胞核的像素值，便于获取细胞核图像；
3.3)根据细胞包括细胞核和细胞质的特点，对最大类间方差法进行改进，将其从原先仅适用于两目标的分割任务上，推广到适用于三目标分割问题中，以适应细胞图像中细胞核和细胞质的分割任务，做法是：除划分背景类和目标类外，将中间强度像素单独划分为一类；将分割后得到的单一骨髓细胞显微图像中细胞大小范围设定为[m,n]，其中m,n分别对应最小细胞直径和最大细胞直径，m,n均为正整数，利用改进的最大类间方差法获得单一骨髓细胞的细胞核图像；
3.4)利用N距边缘扩充方法获得细胞质图像，N距边缘扩充方法依照单一骨髓细胞显微图像，对获得的细胞核图像进行边缘扩展指定的范围d，其中0＜d≤(细胞直径—细胞核直径)/2，d为整数，从而得到对应的细胞质图像。
5.根据权利要求1所述的一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法，其特征在于，在步骤3)中，所述形态特征包括形状特征、颜色特征和纹理特征；其中，形状特征和颜色特征直接通过计算得到，纹理特征则需首先使用等价模式的LBP算子进行描述表示，LBP算子的数学公式描述如下：
Figure FDA0003017134760000031
式中，xc表示中心像素点的横坐标，yc表示中心像素点的纵坐标，I(q)表示窗口中除了中心像素之外的第q个像素的灰度值，I(c)表示中心像素点的灰度，s(·)为门限函数，数学公式描述如下：
Figure FDA0003017134760000032
等价模式的将含有Q个采样点的2Q种LBP算子进行降维，然后计算均值、标准差、偏度、峰度和熵值，作为纹理特征的表征值。
6.根据权利要求1所述的一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法，其特征在于，在步骤4)中，所述卷积神经网络部分是指包含若干卷积块的卷积神经网络，卷积块中包括两个或三个卷积层和一个最大池化层；其中第一个卷积层的输入为步骤2)获得的带标签的单一骨髓细胞显微图像，第二个卷积层的输入为第一个卷积层的输出，依次类推；其中第一卷积块的两个卷积层的卷积核数量均为2k，k为正整数，卷积核大小为θ×θ，θ为正整数；第二卷积块的两个卷积层的卷积核数量均为2k+1，卷积核大小为θ×θ；第三卷积块的三个卷积层的卷积核数量均为2k+2，卷积核大小为θ×θ；第四卷积块的三个卷积层的卷积核数量均为2k+3，卷积核大小为θ×θ；第五卷积块的三个卷积层的卷积核数量均为2k+4，卷积核大小为θ×θ；每个卷积层均采用LeakyReLU函数作为激活函数；每个池化层均采用最大池化操作，池化窗口大小为(θ-1)×(θ-1)；将第五个卷积块的最后一个卷积层的输出，以及步骤3)得到的该单一骨髓细胞显微图像的形态特征拼接成一维特征作为全连接层的输入，最后输出预测每种分类标签的概率值。
7.根据权利要求1所述的一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数方法，其特征在于，在步骤4)中，所述融合形态特征的全连接神经网络部分是指结合形态特征输入的全连接神经网络，依次包括第一全连接层、第一规范层、第一Dropout层、第二全连接层、第二规范层、第二Dropout层和第三全连接层；其中第一、二全连接层的神经元数量均为22n，n为正整数；第三全连接层的神经元数量为CN，即骨髓细胞类别数；第一、二全连接层均采用LeakyReLU函数作为激活函数；第三全连接层采用SoftMax函数作为激活函数；规范层均将上一层的传递结果进行重新规范化，使其结果的均值接近0，标准差接近1；Dropout层均以p＞0的概率保留上一层传递的结果；将第二Dropout层输出的一维向量和形态特征通过融合层拼接成一维特征，输入到第三全连接层；全连接神经网络的输出为CN个概率值，表示预测结果为每种分类标签的概率值。
8.一种融合形态特征的显微图像骨髓细胞计数系统，其特征在于，包括：
图像预处理模块，用于对图像进行预处理，输入对象包括：①导入系统的带标签和无标签的骨髓细胞显微图像，②图像分割模块输出的带标签和无标签的单一骨髓细胞显微图像；对象①的预处理包括直方图均衡化、污点归一化、平滑滤波和转换彩色空间；对象②的预处理包括图像裁剪、图像增强和数据增强；
图像分割模块，用于对骨髓细胞显微图像进行细胞分割，分割对象包括：①带标签的骨髓细胞显微图像，②无标签的骨髓细胞显微图像；所述图像分割模块根据分割标记将带标签的骨髓细胞显微图像分割为若干带标签的单一骨髓细胞显微图像，利用分水岭算法将无标签的骨髓细胞显微图像分割为若干无标签的单一骨髓细胞显微图像；
形态特征提取模块，用于提取单一骨髓细胞的细胞、细胞核、细胞质形态特征；输入对象包括：①带标签的单一骨髓细胞显微图像，②无标签的单一骨髓细胞显微图像；所述形态特征提取模块包括细胞核质分割、细胞形态特征提取、细胞核形态特征提取和细胞质形态特征提取步骤；在细胞核质分割步骤中，利用改进的最大类间方差法获得细胞核图像，利用N距边缘扩充方法获得细胞质图像，其中改进的最大类间方差法是对最大类间方差法仅适用于分割图像前景和背景两部分的局限性进行改进，扩充至适用于骨髓细胞显微图像中细胞核、细胞质和背景的三部分分割任务，做法是：除划分背景类和目标类外，将中间强度像素单独划分为一类；在细胞形态特征提取、细胞核形态特征提取和细胞质形态特征提取步骤中，均提取形状特征、颜色特征和纹理特征，其中纹理特征需使用等价模式的LBP算子进行描述表示；
模型训练模块，用于将构建的融合形态特征的混合卷积神经网络模型进行模型训练，输入对象包括：①图像预处理模块输出的带标签的单一骨髓细胞图像，②形态特征提取模块输出的带标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞、细胞核和细胞质的形态特征；所述模型训练模块评估目前的计算资源，分配闲置的计算资源用于模型训练，可视化模型训练过程，并保存模型训练结果；
细胞类别计数模块，用于对无标签的骨髓细胞显微图像中的单一骨髓细胞进行计数，输入对象包括：①图像预处理模块输出的无标签的单一骨髓细胞显微图像，②形态特征提取模块输出的无标签的单一骨髓细胞显微图像的细胞、细胞核和细胞质的形态特征，③模型训练模块中保存的模型训练结果；所述细胞类别计数模块载入模型训练结果③对①和②进行预测，得到无标签的单一骨髓细胞显微图像的预测标签，即所属类别；将预测标签对应到原始无标签的骨髓细胞显微图像中，完成无标签的骨髓细胞显微图像的细胞类别计数。
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