血细胞自动识别中特征提取方法综述

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1、【摘要】运用计算机模式识别技术识别血细胞图像，是医学图像领域应用的一个重要研究课题，在血细胞识别过程中，细胞的特征提取是至关重要的一环。本文从形态学特征、颜色特征、纹理特征等几个方面综述了血细胞自动识别中几种细胞特征的提取方法。【关键词】血细胞；特征提取；纹理特征1.引言白血病是一种目前致病机理尚不明确的血液类疾病，俗称“血癌”，严重危害患者生命健康。白血病细胞具有恶性、无限增生性，类似于癌细胞，可迅速的浸润到机体的各个组织器官，引发不良症状，甚至在外周血中发生质变。目前白血病的临床诊断主要采用人工显微镜的观察与识别，但该方法不仅费时费力，且无标准化界定，受观察者主观影响较大，因而存在很

2、多检测上的不足。近些年来，随着计算机软硕件技术的不断发展和创新，图像处理以及模式识别等先进技术已经被广泛应用于医疗机构，并为临床诊断提供了更具有科学性和标准化的依据［1］。计算机自动识别技术可提供具有客观性和准确率的检查结果，有利于临床尽快诊断、尽早治疗。然而要得到好的识别效果不仅依赖于原始图像，还需要对细胞图像中的特征进行准确和可靠的提取，它是细胞图像识别很关键的一步。白血细胞图像有很多的特征ndeveerd［2］等对外周血细胞进行了识别分类，釆用15个特征参数，包括:形态参数4个，光密度参数4个，色度参数5个，纹理参数2个oSeigneuri［3］认为胞核面积，胞核凸度，平均胞浆色

3、调，核轮廓的规则度，及平均胞浆亮度是对骨髓涂片的7类正常粒系细胞进行分类的5个最有效参数。Beksac［4］则提出两个新特征：胞浆中的颗粒数及胞核中的核仁数。Pavlova［5］进一步证明了运用HSV彩色空间系统对口细胞自动识别的重要性，还提取出了两种新的特征：外周血中各类细胞在色调，饱和度直方图的分布特征。Danielal［6］基于灰度共生矩阵计算了细胞的5个纹理特征，例如：嫡、能量、惯性和局部同一性等。宁旭［7］提取了细胞的形貌指标以及细胞的形态色度特征，主要对周长、面积、等效直径、平均灰度、平均光密度、积分光密度、平均色差、特征灰度等特征进行了分析，对正常和异常皮肤淋巴细胞进行了分

4、类。根据这些己有的研究，本文对血细胞图像的特征提取的方法进行了分类综述。2.细胞特征的提取方法由于细胞的种类很多，并冃某些类别差别细微，要识别它们需要选収较多的特征，提収特征的方法各异。现在对于细胞特征的提取根据图像的特征可用作标志的属性，通常可分为形态学特征、颜色特征和纹理特征，其中颜色特征和纹理特征属于内部特征，需借助分割图（掩模图像）从原始彩色图像上测量。形态特征属于外部特征，可从分割图像上直接测量。图像的特征也常分为图像的统计特征和图像的视觉特征两类。图像的统计特征是指一些人为定义的特征，通过变换才能得到，如图像的直方图、矩、频谱等。图像的视觉特征是指人的视觉可直接感受到的自然特

5、征，如区域亮度、纹理或轮廓等细胞图像的特征。下面我们按第一种特征提取的分类方法进行具体的综述。2.1形态学特征某些白血病骨髓细胞间存差异不明显等特性，给识别带来了困难和阻碍，因此需要综合选取多种形态或特征來全面分析，以免造成误诊。目前常见的主要选取的形态学特征包含一下儿种。2.1.1周长在细胞分割的数字图像中，多利用欧式距离定义来计算细胞边界曲线的长度［8］。一般将水平或垂直方向上的相邻两个像素点的距离定义为1,则最小正方形的对角线距离为。在计算机分割图像运算中，细胞的曲线周长实际上就是将细胞边界所在像素点相连，并将侮两个相邻点的距离叠加，最终的总合即为周氏值。2.1.2面积最简便和准确

6、的方式，是将细胞区域内的所有像素点进行计数累加來获得细胞区域的面积特征，根据一些研究己经证实［9］,访方法可获得与原始模拟区域面枳基本一致的结果。2.1.3紧凑性区域致密性乂被称为紧凑性，也是一种重要的表现细胞图像形态学特征的指标。当图像越接近圆形吋，细胞图像的致密性越高，当然也要同吋参考细胞边缘的光滑程度，为此，可以用下式度量：(1)式中，A表示该细胞区域的面积；P表示该细胞区域的边界周长［10］。F为1,区域为圆形，而边界的弯曲频率或程度越高，边缘曲线越复杂，则F值在小于1的基础上趋向于0。一-般情况下，淋巴细胞多呈现为椭圆形，F值相对较大；中性杆状细胞的细胞核图像边缘弯曲形态呈带状

7、，致密性相对较小；单核细胞的细胞核图像表现为明显的不规则边界，其致密性也相对较小。2.1.4矩形度细胞矩形度反映物体对其外接矩形的填充程度，用物体的面积与其最小外接矩形的面积之比来描述，即(2)式中，A0是物体的面积，AMER是MER(物体最小外接矩形的面积)的面积。R的值在0和1Z间，当物体为矩形时，R取得最大值1,圆形物体的R取值为4口；细长的、弯曲的物体R的取值变小。2.1.5细胞核的分叶数细胞核的分叶数是细胞分类的一个重要指