[发明专利]一种骨髓病理图像中细胞识别与定位方法

权利要求书

1.一种骨髓病理图像中细胞识别与定位方法，其特征在于该方法采用图像阈值和形态学运算对骨髓病理图像进行幼稚前体细胞和骨小梁的检测，并对细胞进行定位、定量分析，得到骨髓病理图像中幼稚前体细胞的异常定位结构，其具体包括以下步骤： 

（一）、幼稚前体细胞识别和定位

采用图像阈值对骨髓病理图像进行二值化，然后进行细胞填充和图像相“减”分割出幼稚前体细胞，并以单个细胞或聚簇细胞加以标记，对标记的细胞进行细胞个数、各个细胞面积以及各个细胞的位置信息进行统计，其操作步骤如下进行： 

(1)、骨髓病理图像的读入

将读入的骨髓病理图像进行灰度化； 

(2)、图像的二值化

将灰度化的图像采用Otsu阈值法求出阈值p，取阈值p'=p*H对图像进行二值化，其中H= 1.020～1.030； 

(3)、图像的滤波和二值化

对灰度化的图像进行中值滤波和二值化，其二值化采用Otsu阈值法，取阈值p'=p*H，H= 1.020～1.030； 

(4)、图像的一次优化

将步骤（2）和步骤（3）所得二值化图像相“或”以优化图像； 

(5)、图像的取反

将优化后的二值化图像取反； 

(6)、填充细胞空隙

对边缘闭合内部有空隙的区域进行细胞填充，使内部有空隙细胞成为一个连续完整的区域；

 (7)、“开”运算

将填充细胞空隙的图像运用形态学进行“开”运算以分割粘连的细胞簇；

 (8)、图像的二次优化

将步骤（7）所得图像与其“闭”运算后的图像相“或”, 进行图像的二次优化； 

 (9)、“开”运算

将步骤（5）所得图像运用形态学进行“开”运算以分割粘连的细胞簇； 

(10)、图像的三次优化

将步骤(9)所得图像与其“闭”运算后的图像相“或”, 进行图像的三次优化； 

(11)、图像的相“减”

将步骤(8) 优化的图像与步骤(10) 优化的图像相“减”，以去除幼稚前体细胞以外的其它细胞或组织；

 (12)、面积筛选

根据细胞面积特性对步骤(11)得到的图像进行细胞筛选，将得到面积分布在150～1000像素之间的幼稚前体细胞，并通过扫描保留像素在200～800之间区域的图像； 

 (13)、细胞的定位与分割

以上述像素在200～800之间区域中心为细胞的圆心，加以定位并提取区域的轮廓线，结合骨髓病理图像分割出幼稚前体细胞；

 (14)、聚簇细胞的标记    

根据分割出的幼稚前体细胞，计算各细胞的间距，并与设定的阈值进行比较，将所有细胞进行标记，阈值设定为三个细胞半径大小，若细胞的间距小于该阈值便标记为聚簇细胞，反之标记为单个细胞；

（15）统计细胞信息

将上述标记的单个细胞或聚簇细胞进行细胞个数、各个细胞面积以及各个细胞位置进行统计；

（二）、骨小梁检测

同上述幼稚前体细胞进行识别和定位中的步骤（1）～步骤（6）对骨髓病理切片图像进行二值化、滤波、图像优化、图像取反和细胞填充，然后将图像中各封闭区域的面积与阈值进行比较，取阈值为6000～10000像素，区域面积>阈值即为骨小梁区域，区域面积<阈值为非骨小梁区域，并计算骨小梁区域的面积和个数； 

（三）、细胞的定位及定量统计

对骨小梁检测结果的二值图像进行距离变换计算，得到一个距离分布的灰度图像，然后根据各类细胞的坐标信息从灰度图像中提取各细胞距离骨小梁的距离值，并将非骨小梁的背景区域划分为3～5个区域，在各个划分区域中对单个和聚簇细胞进行统计，得到统计和分类结果。

2.根据权利要求1所述骨髓病理图像中细胞识别与定位方法，其特征在于所述细胞位置为细胞圆心的位置，聚簇细胞位置为单个细胞位置和聚簇细胞团的中心位置。

3.根据权利要求1所述骨髓病理图像中细胞识别与定位方法，其特征在于所述阈值设定为三个细胞半径大小是以检测出的所有细胞半径平均值3倍，其半径为10～20像素。