[发明专利]一种基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法

权利要求书

1.一种基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)对骨髓白细胞图片进行中值滤波去除部分噪点；

(2)对骨髓白细胞图片进行颜色变换，将图片从RGB(红绿蓝)通道转换到HSV(颜色，饱和度，亮度)通道；

(3)对S饱和度通道应用K均值算法，将其分为3个部分，选择第一部分P1或者第一二部分P1+P2部分得到白细胞的区域；

(4)计算(3)中第一二部分H通道的平均值H1、H2，根据(3)中第一二部分的均值点S1、S2，计算(3)中第一二部分区域的面积比值ratio，其中H1的计算公式：

H1＝∑(P1.*H)/∑(P1)

H2＝∑(P2.*H)/∑(P2)

其中P1是二值图，属于第一部分的像素值为1，其它为0，∑(p1)为P1像素值的和，P1.*H表示相同位置像素相乘的结果；

P2是二值图，属于第一部分的像素值为1，其它为0，∑(p2)为P2像素值的和，P2.*H表示相同位置像素相乘的结果；

(5)统计多张图片中白细胞所在的部分，记录在P1或者P2部分时H1-H2，S1-S2和ratio的值；

(6)根据(5)中的记录结果，应用决策树算法，找出规律制定选择的条件；

(7)对(6)的结果进行形态学处理去除无关区域，同时填充点洞，具体过程如下：首先，选择合适的结构元b对(6)中得到的二值图做腐蚀操作，去除无关区域，然后再做膨胀操作，

其中f为(6)中得到的二值图，是膨胀操作，是腐蚀操作；

最后通过形态学重构填充f中的点洞；

(8)对(7)中分离的白细胞进行定位。

2.根据权利要求1所述的基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法，其特征在于，所述步骤(3)中对S(饱和度)通道应用K均值算法，将其分为3个部分，其中第一部分P1为白细胞区域，第二部分P2为红细胞区域或者既有红细胞也有白细胞，第三部分P3是背景区域，因此只需要选择P1或者P1+P2部分就可以得到白细胞的区域。

3.根据权利要求1所述的基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法，其特征在于，所述步骤(6)中，根据(5)中的记录结果，应用决策树算法，找出规律制定选择的条件，其中决策树算法的损失函数加上叶子节点个数，用于剪枝防止过拟合。