本发明专利技术涉及一种用来分割血涂片中染色白细胞的方法，其特征在于，从血涂片摄取的数码图像的像素按照其色值被归入至少３个像素级别中的一个级别，图像中所有像素的色值都经过相同的转换，通过这种转换，归入图像背景级别的像素至少近似的显示为白色，进行获取的彩色图像向可替换的色彩空间的转换，所述色彩空间分别表示为色调、色彩饱和度和色彩强度、且所有像素的色调、色彩饱和度和色彩强度被算出，对于每个像素都会计算出针对其是否属于白细胞的概率值，其概率值相当于白细胞核色调概率值（Ｐｎｎｃ）与至少一个其它概率值的乘积（Ｐｗｂｃ），概率值根据提前算出并确定的相互关系被确定，带有高概率值乘积的像素被看作属于白细胞。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】 本专利技术涉及一种用来分割血涂片中染色白细胞的方法。本专利技术的任务是，借助于从染色血涂片摄取的图像，对白细胞进行尽可能 快速和准确的分割以及必要时的后续分类。分析应该在没有很大的计算耗费的 情况下尽可能逼真地展现白细胞以及白细胞核的形状和位置，这样，才可能快 速且无需很大耗费地实现必要时的白细胞后续分类。按照本专利技术，这些任务将以在开始时所述方式中的方法通过在权利要求1 的特征部分中列举的特征实现。其表明，通过实施的转换和后续的概率计算和 鉴于概率乘积的分析，可以用很少的计算耗费实现在血涂片中包含的白细胞的 非常精确的图像。在一个按照权利要求2的特征的优选实施形式中，被观察的图像中白细胞 的对比度将得到提高。按照权利要求3的特征，将实现分析方法在计算技巧上的简化。聚类可以 理解为带有可选的或特定的相似特性的像点的概括。k均值聚类(k-means clustenng)可以理解为这样一种算法，在这种算法中，簇的理想值k和用来确 定簇的中点的函数是已知的。该算法如下运行1、 初始化(随机)选择k个簇中心2、 分类每个对象都将被分配到距其最近的簇中心3、 重新十算针对齡簇都将重fH十算其簇中心4、 重复如果这时对象的分类发生变化，继续步骤2，否则中止然后从预设起点出发，实现以预设组数的数据聚类。本专利技术还涉及按照权利要求7的计算机程序产品。图l、 2、 3、 4和6展示了不同的图像函数或湘j率曲线，图5a、 b、 c、 d和 e展示了不同的概率图像，它们在实施按照本专利技术的方法的过程中得到。图7展 示了被分割后的白细胞。下面，根据染色血涂片图像中白细胞的分割举例说明本专利技术。另外，还可 以对以其它方式得到的白细胞图像进行分析。染色血涂片的图像通过用彩色照相机摄取这些图像获取，该照相机安装在透射显微镜的镜筒中。白细胞以染色的形式存在。白细胞核的色调相对于细胞质的色调形成明显 的对照，尤其是更暗。像素的饱和度(Sat(R^B))和亮度(Lum(R^B》被用来作为描述细胞核像素 和背景像素的特征。下面展示了 RGB颜色组分中像素饱和度和亮度的运算<formula>formula see original document page 5</formula>,到<formula>formula see original document page 5</formula> ，否则有三个像素等级被定义红细胞(红色血球)、白细胞或白细胞核(白色血 球)和图像背景，这里假设，背景区域形成图像中最大数量的像素，然后是红 细胞和白细胞。每个像素都通过"k均值聚类"方法被归入三个等级中的一个。如果大于90%的像素位于背景等级，将重复分M:程，以避免错误分割。"k均值聚类"的实施方法在英国牛津大学出版社于1995年出版的由Bishop, CM 所著的Neural Networks for Pattern Recognition (《模式识别中的神经系统网络》) 中被公开。血涂片的图像背景颜色在摄取的彩色图像中显现出不是理想的白色，其原 因可以是比如不理想的照明、彩色照相机未经最优化的白平衡或物体载体的玻 璃。如果假设乘法(multiplikative)色彩混合，就可以针对图像中每个像素C e (民GB)M下面描述的运算转换针对每个新像素C' e (R^B)的颜色，这样， 針背景像素都显示为近似白色。<formula>formula see original document page 5</formula>、如果> 0且mm255如果> 0且<formula>formula see original document page 5</formula>己bg e {民Gi B)代表图像背景的平均色。当5bg^0时，图像在乘法色彩混 合的前提下是黑色图像。在从RGB色彩空间到可替换的色彩空间的图像转换的过程中，除了饱和度和亮度之外还需额外计算色调。針像素的色调(Hue(R^QB》将在一个划分为6 个扇区的圆内如下转换从像素值C'(RGB)中将计算出新的像素值Cn (Rn, G& Bn)。 (R ^f樣红色通道，G代表绿色通道，B代表蓝色通道) 如果/ -i G5wflx(/ ，G,5),、f5 + 5 如果G-AG^w'mCr'G'B) 1卜G" 否则再者如果G = WG5ma;c(i ，G,S) //一，G，车再者3-_5 否则5-A 否则结束如果循环(结束该如果循环并进行下一步骤)脂(凡G,丰他一^) 6白细胞概率将针对WS象素通过细胞核色调(Pnuc)的概率值和至少一个其 它概率值的乘积算出，其它概率值尤其是"非红细胞色调"(Prbc)和/或饱和度 (P纽)和/或亮度(Plum)的概率值。单个的概率值fflil试探性的、根据测试图 像系列得出的图像函数确定。在图l、 2、 3和4中，相应得出的图像函数被图 解示出。分段给出的图像函数的线性部分使有效插值或应用用来分析图像的参 考表格成为可能。为了提高分析精度，可以算出所有概率值的乘积。大多数情 况下，细胞核色调Pnuo与另外一个概率值的概率乘积就足够了。 组合的白细胞概率针对^像素如下算出P* R Q B) = Pmc (Hue(R^ Q B))P加(Hue(R^ Q B))P纽(Sa眠Q B))Plum (Lum(R^ G B》图5a、 b、 c、 d禾n e借助于例图展示了单个的概率图或组合的概率图。图 5a展示了细胞核色调的和i率图，图5b展示了 "非红细胞色调"的祁A率图，图 5c展示了饱和度的概率图，图5d展示了亮度的概率图，图5e展示了获得的白 细胞的概率图。亮像素代表高概率值，暗像素< 低概率值。为了改善图像质量，可以在相应于图5e的概率图上4OT极大稳定极值区域 (MSER)方法。MSER方法由J.Matas、 O.Chum、 M.Urban、 T.PajcUa于2004年发表在 {International Journal of Computer Vision》第22巻；第10期；第761-767页的文 章《Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions》中，以及 由J.Matas、 O.Chum、 M.Urban、 T.Pajdla于2001年发表在位于捷克共和国布拉 格的捷克技术大学机械感觉中心的报告CTU-CMP-2001-33《Distinguished Regions for Wide-Baseline Stereo》中。在MSER方法过程中，图像总是不断的被转换成不同的二值图像，且每次 都带有不同的极限值，它连续的取另一个值，比如1至254之间的值。在图5e中，可以清楚的识别明亮的白细胞核和具有小一些亮度的白细胞细 胞质。然后，对于針被分割的区域R'(即对于带有相似的有关细胞核像素的特 性的相关像点组成的图像)进行质量離(Qualitatsmae) Q (R)的计算 如果R中的细胞核像素数 < r细胞核=0 T细胞核》预设极限值否则R本文档来自技高网...
【技术保护点】
用来分割血涂片中染色白细胞的方法，其特征在于： －通过优选使用聚类，特别是“ｋ均值聚类”，从血涂片摄取的数码图像的像素按照其色值，特别是ＲＧＢ色值，被归入至少３个像素级别中的一个级别，这些像素级别至少包括红细胞、白细胞（包括细胞核和细胞质）和图像背景， －图像中所有像素的色值，特别是ＲＧＢ色值，都经过相同的转换，通过这种转换，归入图像背景级别的像素至少近似的显示为白色，其优选用单个像素的色值除以针对背景像素算出的平均色值， －进行获取的彩色图像向可替换的色彩空间的转换，所述色彩空间分别表示为色调、色彩饱和度和色彩强度，并算出所有像素的色调、色彩饱和度和色彩强度， －对于每个像素都计算出针对其是否属于白细胞的概率值，其概率值对应于白细胞核色调概率值（Ｐｎｎｃ）与至少一个其它概率值的乘积（Ｐｗｂｃ），其中，至少一个其它概率值是下面概率值之一，即：像素不属于红细胞色调的概率值（Ｐｒｂｃ）或归入每个像素的色彩饱和度值（Ｐｓａｔ）的概率值或归入每个像素的色彩强度值或亮度值的概率值（Ｐｌｕｍ）， －这些概率值根据提前算出并确定的相互关系进行确定， －带有高概率值乘积的像素被看作属于白细胞。...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：H拉莫瑟，R埃克，
申请(专利权)人：组织诺斯替斯有限责任公司，
类型：发明
国别省市：AT[奥地利]
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