基于分水嶺算法的白細(xì)胞分割研究.pdf

1、當(dāng)今時(shí)代中，有越來(lái)越多的信息科技應(yīng)用到平常的生活之中。在醫(yī)學(xué)科技上，也越發(fā)體現(xiàn)出這種趨勢(shì)。在醫(yī)學(xué)檢查中，血液中不同種類(lèi)白細(xì)胞的計(jì)數(shù)是個(gè)人檢查的指標(biāo)之一。自動(dòng)白細(xì)胞計(jì)數(shù)器的主要過(guò)程包括白細(xì)胞顯微圖像的分割、提取和分類(lèi)。不同于紅細(xì)胞等無(wú)核血細(xì)胞。白細(xì)胞中由于細(xì)胞核的存在，使得在血液經(jīng)過(guò)染色后，細(xì)胞核區(qū)域的顏色在整幅圖像中趨于最深。并且，各類(lèi)白細(xì)胞的染色顏色也略有不同。而細(xì)胞核的存在，在常規(guī)的利用形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行白細(xì)胞分割時(shí)反而起到了干擾作用。

2、較為完整的細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)區(qū)域的提取又是進(jìn)行白細(xì)胞分類(lèi)的基礎(chǔ)。因此，白細(xì)胞區(qū)域的分割和提取就成為了研究的重點(diǎn)。分水嶺算法由于對(duì)于圖像中包含的微弱邊緣能夠有較好的響應(yīng)，因此在進(jìn)行圖像的分割時(shí)，獲得了較多的應(yīng)用。分水嶺算法在針對(duì)粘連白細(xì)胞的分割上也已經(jīng)展現(xiàn)了比較優(yōu)異的效果。但在白細(xì)胞顯微圖像中，由于白細(xì)胞細(xì)胞核的存在，常規(guī)的基于距離變換、基于梯度和基于標(biāo)記的分水嶺分割算法在應(yīng)用到白細(xì)胞圖像分割中時(shí)都有著或多或少的問(wèn)題和難點(diǎn)。并且由于白細(xì)胞同時(shí)

3、會(huì)有與紅細(xì)胞粘連的情況或者由于染色和圖像采樣時(shí)產(chǎn)生的不穩(wěn)定問(wèn)題，以及白細(xì)胞形態(tài)的多樣性等，都給分水嶺算法在白細(xì)胞圖像的分割中的應(yīng)用帶來(lái)了困難。
　　本文首先對(duì)形態(tài)學(xué)處理算法和分水嶺算法進(jìn)行了分析和研究，并在此基礎(chǔ)上化繁為簡(jiǎn)的提出了一種新的基于距離變換的分水嶺分割算法。算法在較大分辨率的白細(xì)胞圖像中，利用EM聚類(lèi)獲得的圖像進(jìn)行細(xì)胞核區(qū)域的替換，將白細(xì)胞分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化為粘連細(xì)胞分割問(wèn)題。對(duì)經(jīng)過(guò)細(xì)胞核區(qū)域替換的圖像應(yīng)用基于距離變換的分水嶺