[发明专利]一种骨髓病理图像中细胞识别与定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学病理图像分析与信息学技术领域，具体地说是一种用于白血病早期诊断的骨髓病理图像中细胞识别与定位方法。

背景技术

图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域予以分开，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。目前常用的分割技术有：基于灰度特征的阈值分割技术、基于边缘检测和边缘链接的分割技术、基于区域分割方法、基于数学形态学的分割方法、基于活动轮廓线的方法、基于神经网络的分割技术以及基于模糊数学的分割算法等等。其中，基于边缘检测和边缘链接的分割技术计算开销大，相对复杂且对边缘类型要求较高；基于区域的分割方法去噪性较好，但开销大，一般适合图像目标物体的边缘光滑、无重叠的情况；活动轮廓线方法是通过设定初始轮廓曲线，在该曲线其自身相关的内力和由图像数据定义的外力的共同作用下，使曲线不断逼近物体的边缘，由于该方法的速度较慢，不适于复杂目标的检测。基于数学形态学方法的优点在于比较灵活，可以通过构造不同的算子来处理不同的要求，几何意义明确，运算简单，而且在抗噪性方面优于传统的算子，获得了一定程度的鲁棒性。基于骨髓病理图像本身的复杂性，图像中除了有需要检测的幼稚前体细胞和骨小梁外，还包含了其它细胞、组织以及噪声等，以致现有的图像分割技术无法实现骨髓病理图像中的细胞检测，达到早期诊断白血病的医学效果。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足而提供的一种骨髓病理图像中细胞识别与定位方法，它采用图像阈值和区域分割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，用于白血病的早期诊断。

本发明的目的是这样实现的：一种骨髓病理图像中细胞识别与定位方法，其特点是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