[发明专利]一种基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法

说明书

本发明提供了一种基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法，首先对骨髓白细胞图片进行预处理，去除一部分噪点同时平滑图片；运用K均值算法对骨髓白细胞图片的饱和度通道聚类，根据决策树算法选择出白细胞所在的类别；然后通过形态学处理算法去除白细胞的二值图片的无关区域，同时填充白细胞的点洞；最终对白细胞定位。本发明算法简单、有效。对比现有基于阈值算法，本算法适应范围更广，同时结合决策树算法，使得最终效果更加准确。

技术领域

本发明属于医学图像处理领域，尤其涉及一种基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法。

背景技术

骨髓中的白细胞种类多样，经染色后不同种类白细胞的颜色差异也较大。相对于外周血，骨髓中的白细胞密度更大，部分患者的血涂片出现细胞黏连现象。因此骨髓白细胞的定位一直都是一个富有挑战性的课题。近年来，专家以及广大技术人员提出了许多有效的解决方案。但是大多数方案只能解决特定的问题，没有提出一个普遍的方案能适用于多数场景。

目前骨髓白细胞的定位主要是基于阈值算法，将白细胞从背景和红细胞中分离出来。例如Wu等人的文章“A novel color image segmentation method and itsapplication to white blood cell image analysis”(Signal Processing,2006 8thInternational Conference on)运用Ostu阈值算法分割定位白细胞；Ko等人的文章“Automatic white blood cell segmentation using stepwise merging rules andgradient vector flow snake”(Micron,2011,42(7):695-705)首先运用阈值算法大致估计细胞的位置，然后利用均值漂移做进一步优化。同时也有学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 morphologicaloperators and scale-space analysis”(Computer Graphics and Image Processing，2007:294-304.)应用形态学处理的方法分割定位白细胞；此外还有像聚类的方法。但是这些方法均具有一定局限性，例如阈值算法中的Ostu阈值算法，其中一个假设就是背景和前景的区域面积大致相同，实际骨髓数字图片中白细胞比例可能很大，或者没有白细胞，而且白细胞的颜色分布在一个很大区间，甚至和染色较深的红细胞有重叠。因此，虽然阈值可以适用于大多数数字图片，但是一些特殊情况下该方案不能很好的定位白细胞。当白细胞的颜色分布比较分散时，聚类算法也出现同样问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法，通过该方法提供一种白细胞定位算法，针对骨髓中的白细胞密度更大，部分患者的血涂片出现细胞黏连现象的问题，能够更加精确的选择出白细胞的区域。

本发明是这样实现的，一种基于饱和度聚类的骨髓白细胞定位方法，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，下面是选择的步骤；

(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)