TWI711008B - 一種基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法 - Google Patents

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Abstract

本發明提供了一種基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法，首先對骨髓白血球細胞圖片進行預處理，去除一部分噪點同時平滑圖片；運用K均值演算法對骨髓白血球細胞圖片的飽和度通道聚類，根據決策樹演算法選擇出白血球細胞所在的類別；然後通過形態學處理演算法去除白血球細胞的二值圖片的無關區域，同時填充白血球細胞的點洞；最終對白血球細胞定位。本發明演算法簡單、有效。對比現有基於閾值演算法，本演算法適應範圍更廣，同時結合決策樹演算法，使得最終效果更加準確。

Description

一種基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法
本發明屬於醫學影像處理領域，尤其涉及一種基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法。
骨髓中的白血球細胞種類多樣，經染色後不同種類白血球細胞的顏色差異也較大。相對於外周血，骨髓中的白血球細胞密度更大，部分患者的血液抹片出現細胞黏連現象。因此骨髓白血球細胞的定位一直都是一個富有挑戰性的課題。近年來，專家以及廣大技術人員提出了許多有效的解決方案。但是大多數方案只能解決特定的問題，沒有提出一個普遍的方案能適用於多數場景。
目前骨髓白血球細胞的定位主要是基於閾值演算法，將白血球細胞從背景和紅血球細胞中分離出來。例如Wu等人的文章“A novel color image segmentation method and its application to white blood cell image analysis”(Signal Processing,2006 8th International Conference)運用Ostu閾值演算法分割定位白血球細胞；Ko等人的文章“Automatic white blood cell segmentation using stepwise merging rules and gradient vector flow snake”(Micron,2011,42(7)：695-705)首先運用閾值演算法大致估計細胞的位置，然後利用均值漂移做進一步優化。同時也有學者提出了其他有效方案，例如Dorini L B等人的文章“White blood cell segmentation using morphological operators and scale-space analysis”(Computer Graphics and Image Processing,2007：294-304.)應用形態學處理的方法分割定位白血球細胞；此外還有像聚類的方法。但是這些方法均具有一定 侷限性，例如閾值演算法中的Ostu閾值演算法，其中一個假設就是背景和前景的區域面積大致相同，實際骨髓數位圖片中白血球細胞比例可能很大，或者沒有白血球細胞，而且白血球細胞的顏色分佈在一個很大區間，甚至和染色較深的紅血球細胞有重疊。因此，雖然閾值可以適用於大多數數位圖片，但是一些特殊情況下該方案不能很好的定位白血球細胞。當白血球細胞的顏色分佈比較分散時，聚類演算法也出現同樣問題。
本發明的目的在於提供一種基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法，通過該方法提供一種白血球細胞定位演算法，針對骨髓中的白血球細胞密度更大，部分患者的血液抹片出現細胞黏連現象的問題，能夠更加精確的選擇出白血球細胞的區域。
本發明是這樣實現的，一種基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法，包括如下步驟：(1)對骨髓白血球細胞圖片進行中值濾波去除部分噪點；(2)對骨髓白血球細胞圖片進行顏色變換，將圖片從RGB(紅綠藍)通道轉換到HSV(顏色，飽和度，亮度)通道；(3)對S(飽和度)通道應用K均值演算法，將其分為3個部分，選擇第一部分P1或者第一二部分P1+P2得到白血球細胞的區域，下面是選擇的步驟；(4)計算步驟(3)中第一二部分H通道的平均值(H1,H2)，根據步驟(3)中第一二部分的均值點(S1,S2)，計算步驟(3)中第一二部分區域的面積比值(ratio)；(5)統計多張圖片中白血球細胞所在的部分，記錄在P1或者P2部分時H1-H2，S1-S2和ratio的值；(6)根據步驟(5)中的記錄結果，應用決策樹演算法，找出規律制定選擇的條件； (7)對步驟(6)的結果進行形態學處理去除無關區域，同時填充點洞；(8)對步驟(7)中分離的白血球細胞進行定位。
作為優選，所述步驟(3)中對S(飽和度)通道應用K均值演算法，將其分為3個部分，其中第一部分P1為可能為白血球細胞區域，第二部分P2可能為紅血球細胞區域或者既有紅血球細胞也有白血球細胞，第三部分P3一般是背景區域，因此只需要選擇P1或者(P1+P2)部分就可以得到白血球細胞的區域。
進一步地，所述步驟(4)中，計算步驟(3)中第一二部分H通道的平均值(H1,H2)，根據步驟(3)中第一二部分的均值點(S1,S2)，計算步驟(3)中第一二部分區域的面積比值(ratio)，下面給出H1和H2的計算公式：H1=Σ(P1.＊H)/Σ(P1)
H2=Σ(P2.＊H)/Σ(P2)
其中P1是二值圖，屬於第一部分的像素值為1，其它為0。Σ(P1)為P1像素值的和，P1.＊H表示相同位置像素相乘的結果；P2是二值圖，屬於第一部分的像素值為1，其它為0。Σ(P2)為P2像素值的和，P2.＊H表示相同位置像素相乘的結果。
進一步地，所述步驟(6)中，根據步驟(5)中的記錄結果，應用決策樹演算法，找出規律制定選擇的條件，其中決策樹演算法的損失函數加上葉子節點個數，用於剪枝防止過擬合。
進一步地，所述步驟(7)中，對步驟(6)的結果運用形態學處理去除無關區域，填充白血球細胞區域的點洞，具體過程如下：首先，選擇合適的結構元b對步驟(6)中得到的二值圖做腐蝕操作，去除無關區域；然後再做膨脹操作；f=fΘb
f=f⊕b
其中f為步驟(6)中得到的二值圖，⊕是膨脹操作，Θ是腐蝕操作； 最後通過形態學重構填充f中的點洞。
g=f
Figure 108117724-A0305-02-0005-1
其中
Figure 108117724-A0305-02-0005-5
(f)是一次重構的結果，∩是交集。
相比於現有技術的缺點和不足，本發明具有以下有益效果：
1、本發明演算法簡單、有效、適用範圍廣。對比現有基於閾值的演算法，本發明演算法有更強的自我調整性。
2、針對不同種類白血球細胞顏色分佈範圍廣的問題，以及因染色導致紅血球細胞顏色較深的情況。採用本發明專利的K均值演算法和決策樹演算法結合，能夠更加精確的選擇出白血球細胞的區域。
圖1是骨髓白血球細胞圖片。
圖2是經中值濾波的骨髓白血球細胞圖片。
圖3是對S通道應用K均值演算法得到的三部分結果圖。
圖4是應用決策樹演算法選擇後的結果圖。
圖5是去除無關區域並填充點洞的結果圖。
圖6是分離後的白血球細胞定位結果圖。
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
一種基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法，包括如下步驟：
(1)對圖1的骨髓白血球細胞圖片進行中值濾波，結果如圖2所示：其中濾波模板大小為(5*5)。
(2)對骨髓白血球細胞圖片進行顏色變換，將步驟(1)中的經中值濾波的圖片從RGB(紅綠藍)通道轉換到HSV(顏色，飽和度，亮度)通道，其具體公式如下：
Figure 108117724-A0305-02-0006-2
其中RGB值的範圍為[0,1]；
(3)對S(飽和度)通道應用K均值演算法，將其分為3個部分：如圖3所示，其中第一部分(P1)為可能為白血球細胞區域，第二部分(P2)可能為紅血球細胞區域或者既有紅血球細胞也有白血球細胞，第三部分(P3)一般是背景區域。因此我們只需要選擇P1或者(P1+P2)部分就可以得到白血球細胞的區域，下面是選擇的步驟；
(4)計算步驟(3)中第一二部分H通道的平均值(H1,H2)，根據步驟(3)中第一二部分的均值點(S1,S2)，計算步驟(3)中第一二部分區域的面積比值(ratio)，下面給出H1和H2的計算公式：H1=Σ(P1.＊H)/Σ(P1)
H2=Σ(P2.＊H)/Σ(P2)
其中P1是二值圖，屬於第一部分的像素值為1，其它為0。Σ(P1)為P1像素值的和，P1.＊H表示相同位置像素相乘的結果；P2是二值圖，屬於第一部分的像素值為1，其它為0。Σ(P2)為P2像素值的和，P2.＊H表示相同位置像素相乘的結果；
(5)統計多張圖片中白血球細胞所在的部分，記錄在P1或者P2部分時H1-H2，S1-S2和ratio的值；我們在實施過程中一共統計230張圖片，其中120張圖片中的白血球細胞在第一部分(P1)，110張圖片中的白血球細胞在第一二部分(P1+P2)，同時我們還收集了部分無白血球細胞的圖片；
(6)根據步驟(5)中的記錄結果，應用決策樹演算法，找出規律制定選擇的條件，其中決策樹演算法的損失函數加上葉子節點個數，用於剪枝防止過擬合，選擇後結果如圖4所示；
(7)對步驟(6)的結果運用形態學處理去除無關區域，填充白血球細胞區域的點洞，結果如圖5所示。具體過程如下：首先，選擇合適的結構元b對步驟(6)中得到的二值圖做腐蝕操作，去除無關區域，然後再做膨脹操作。
f=fΘb
f=f⊕b
其中f為步驟(6)中得到的二值圖，⊕是膨脹操作，Θ是腐蝕操作。
最後通過形態學重構填充f中的點洞。
g=f
Figure 108117724-A0305-02-0007-3
其中
Figure 108117724-A0305-02-0007-6
(f)是一次重構的結果，∩是交集。
(8)對步驟(6)中分離的白血球細胞進行定位，結果如圖6所示。
上述基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法具有的優點為：演算法簡單、有效、適用範圍廣；對比現有基於閾值的演算法，本發明演算法有更強的自我調整性。其次應用將K均值演算法和決策樹演算法結合，能夠更加精確的選擇出白血球細胞的區域。
以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，並不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。

Claims (3)

  1. 一種基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法，其特徵在於，包括如下步驟：(1)對骨髓白血球細胞圖片進行中值濾波去除部分噪點；(2)對骨髓白血球細胞圖片進行顏色變換，將圖片從RGB(紅綠藍)通道轉換到HSV(顏色，飽和度，亮度)通道；(3)對S(飽和度)通道應用K均值演算法，將其分為3個部分，選擇第一部分P1或者第一二部分P1+P2得到白血球細胞的區域，下面是選擇的步驟；(4)計算步驟(3)中第一二部分H通道的平均值(H1,H2)，根據步驟(3)中第一二部分的均值點(S1,S2)，計算步驟(3)中第一二部分區域的面積比值(ratio)，下面給出H1和H2的計算公式：H1=Σ(P1.＊H)/Σ(P1) H2=Σ(P2.＊H)/Σ(P2)其中P1是二值圖，屬於第一部分的像素值為1，其它為0；Σ(p1)為P1像素值的和，P1.＊H表示相同位置像素相乘的結果；P2是二值圖，屬於第一部分的像素值為1，其它為0；Σ(p2)為P2像素值的和，P2.＊H表示相同位置像素相乘的結果；(5)統計多張圖片中白血球細胞所在的部分，記錄在P1或者P2部分時H1-H2，S1-S2和ratio的值；(6)根據步驟(5)中的記錄結果，應用決策樹演算法，找出規律制定選擇的條件；(7)對步驟(6)的結果進行形態學處理去除無關區域，同時填充點洞，具體過程如下：首先，選擇合適的結構元b對步驟(6)中得到的二值圖做腐蝕操作，去除無關區域，然後再做膨脹操作， f=fΘb f=f⊕b其中f為步驟(6)中得到的二值圖，⊕是膨脹操作，Θ是腐蝕操作；最後通過形態學重構填充f中的點洞；g=f
    Figure 108117724-A0305-02-0010-4
     其中
    Figure 108117724-A0305-02-0010-7
    (f)是一次重構的結果，∩是交集；(8)對步驟(7)中分離的白血球細胞進行定位。
  2. 如請求項1所述之基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法，其特徵在於，所述步驟(3)中對S(飽和度)通道應用K均值演算法，將其分為3個部分，其中第一部分P1為可能為白血球細胞區域，第二部分P2可能為紅血球細胞區域或者既有紅血球細胞也有白血球細胞，第三部分P3一般是背景區域，因此只需要選擇P1或者(P1+P2)部分就可以得到白血球細胞的區域。
  3. 如請求項1所述之基於飽和度聚類的骨髓白血球細胞定位方法，其特徵在於，所述步驟(6)中，根據步驟(5)中的記錄結果，應用決策樹演算法，找出規律制定選擇的條件，其中決策樹演算法的損失函數加上葉子節點個數，用於剪枝防止過擬合。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108805865B (zh) * 2018-05-22 2019-12-10 杭州智微信息科技有限公司 一种基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法
CN110751196B (zh) * 2019-10-12 2020-09-18 东北石油大学 一种油水两相流透明管壁内类油滴附着物识别方法
CN113570628B (zh) * 2021-07-30 2024-04-02 西安科技大学 一种基于活动轮廓模型的白细胞分割方法
CN113902817A (zh) * 2021-11-23 2022-01-07 杭州智微信息科技有限公司 一种基于灰度值的细胞图片拼接方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080212868A1 (en) * 2005-06-15 2008-09-04 Tissue Gnostics Gmbh Process for Segmenting Leukocytes
CN102279146A (zh) * 2011-03-11 2011-12-14 桂林优利特医疗电子有限公司 基于激光鞘流技术的血液细胞五分类方法
CN102298700A (zh) * 2011-06-09 2011-12-28 华东师范大学 一种骨髓病理图像中细胞识别与定位方法
CN103020639A (zh) * 2012-11-27 2013-04-03 河海大学 一种白细胞自动识别计数方法
CN106248559A (zh) * 2016-07-14 2016-12-21 中国计量大学 一种基于深度学习的白细胞五分类方法
CN106327490A (zh) * 2016-08-22 2017-01-11 中国计量大学 一种基于白细胞检测的细胞核分割方法
TW201710949A (zh) * 2015-05-28 2017-03-16 脫其泰有限責任公司 圖像分析系統及相關方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002047007A2 (en) * 2000-12-07 2002-06-13 Phase It Intelligent Solutions Ag Expert system for classification and prediction of genetic diseases
RU2303812C2 (ru) * 2004-12-29 2007-07-27 Общество с ограниченной ответственностью "НПФ РЕНАМ" Способ распознавания и подсчета клеток в биологических средах человека и животных и устройство для его осуществления
RU2308745C1 (ru) * 2006-10-09 2007-10-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский инженерно-физический институт (государственный университет) Способ микроскопического исследования образца, содержащего микрообъекты с разнородными зонами
KR101191454B1 (ko) * 2010-05-14 2012-10-16 계명대학교 산학협력단 비모수적 확률 모델과 질감 정보를 이용한 백혈구 분할 방법
US20130094750A1 (en) * 2011-10-12 2013-04-18 Tolga Tasdizen Methods and systems for segmentation of cells for an automated differential counting system
CN103077529B (zh) * 2013-02-27 2016-04-06 电子科技大学 基于图像扫描的植物叶片特征分析系统
CN103473739B (zh) * 2013-08-15 2016-06-22 华中科技大学 一种基于支持向量机的白细胞图像精确分割方法与系统
JP6316569B2 (ja) * 2013-11-01 2018-04-25 株式会社ブレイン 物品識別システムとそのプログラム
CN104484877B (zh) * 2014-12-12 2017-08-15 山东大学 一种基于Meanshift聚类和形态学操作的AML细胞分割方法
CN104392460B (zh) * 2014-12-12 2015-11-04 山东大学 一种基于胞核标记分水岭变换的粘连白细胞分割方法
EP3321851A3 (en) * 2016-11-09 2018-08-01 AmCad BioMed Corporation Cytological image processing device, and method for quantifying characteristics of cytological image
CN106780522B (zh) * 2016-12-23 2019-08-30 杭州华卓信息科技有限公司 一种基于深度学习的骨髓液细胞分割方法
CN107274444A (zh) * 2017-05-15 2017-10-20 北京林业大学 球形类植物的计数方法及装置
CN107730499A (zh) * 2017-10-31 2018-02-23 河海大学 一种基于nu‑支持向量机的白细胞分类方法
CN108805865B (zh) * 2018-05-22 2019-12-10 杭州智微信息科技有限公司 一种基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080212868A1 (en) * 2005-06-15 2008-09-04 Tissue Gnostics Gmbh Process for Segmenting Leukocytes
CN102279146A (zh) * 2011-03-11 2011-12-14 桂林优利特医疗电子有限公司 基于激光鞘流技术的血液细胞五分类方法
CN102298700A (zh) * 2011-06-09 2011-12-28 华东师范大学 一种骨髓病理图像中细胞识别与定位方法
CN103020639A (zh) * 2012-11-27 2013-04-03 河海大学 一种白细胞自动识别计数方法
TW201710949A (zh) * 2015-05-28 2017-03-16 脫其泰有限責任公司 圖像分析系統及相關方法
CN106248559A (zh) * 2016-07-14 2016-12-21 中国计量大学 一种基于深度学习的白细胞五分类方法
CN106327490A (zh) * 2016-08-22 2017-01-11 中国计量大学 一种基于白细胞检测的细胞核分割方法

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