本發(fā)明涉及圖像處理，具體涉及一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、血液腫瘤細(xì)胞是指在血液中的腫瘤細(xì)胞，因?yàn)橥ㄟ^觀察血液中的腫瘤細(xì)胞可以幫助醫(yī)生更好的了解病人情況，所以需要在血液圖像中分割出腫瘤細(xì)胞。

2、通過區(qū)域生長算法從血液圖像中分割出腫瘤細(xì)胞時，因?yàn)閰^(qū)域生長算法在生長過程中生長閾值是固定的，而在血液圖像中正常血液細(xì)胞與血液腫瘤細(xì)胞可能聚集在一起，并且因?yàn)檠耗[瘤細(xì)胞與正常血液細(xì)胞之間的差異小于血液腫瘤細(xì)胞與非血液細(xì)胞之間的差異，使得通過區(qū)域生長算法分割出血液圖像中的腫瘤細(xì)胞時，可能會將正常血液細(xì)胞的像素點(diǎn)識別為腫瘤細(xì)胞的像素點(diǎn)，造成分割出的腫瘤細(xì)胞與實(shí)際圖像中含有的腫瘤細(xì)胞有較大差異，導(dǎo)致對血液數(shù)據(jù)的利用率過低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有的問題。

2、本發(fā)明的一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法及系統(tǒng)采用如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明提出了一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法，該方法包括以下步驟：

4、獲取血液圖像，得到每個像素點(diǎn)的局部區(qū)域；根據(jù)每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的灰度值，以及每個像素點(diǎn)的局部區(qū)域，得到每個像素點(diǎn)的若干聚類簇以及每個像素點(diǎn)的待分析區(qū)域與簇外區(qū)域；根據(jù)每個像素點(diǎn)的待分析區(qū)域與簇外區(qū)域中像素點(diǎn)的灰度值、每個像素點(diǎn)的聚類簇中像素點(diǎn)的位置分布以及待分析區(qū)域中所含像素點(diǎn)的個數(shù)，得到每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的相似程度；根據(jù)每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的相似程度，得到自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)；

5、根據(jù)自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的聚類簇中像素點(diǎn)的個數(shù)與位置分布，得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍的細(xì)胞聚集程度，進(jìn)而得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)；

6、根據(jù)每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的每個聚類簇的形狀與每個聚類簇中每個像素點(diǎn)的灰度值，得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍含有正常細(xì)胞的可能性，進(jìn)而得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第二自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)；

7、根據(jù)每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)與第二自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，得到每個像素點(diǎn)的綜合自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)；

8、根據(jù)每個像素點(diǎn)的綜合自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，得到血液圖像中的腫瘤區(qū)域。

9、進(jìn)一步地，所述得到每個像素點(diǎn)的局部區(qū)域，包括的具體步驟如下：

10、將血液圖像中的第g個像素點(diǎn)記為，以為中心點(diǎn)，獲取一個的局部區(qū)域，將得到的局部區(qū)域記為的局部區(qū)域；其中，為預(yù)設(shè)的局部區(qū)域的長。

11、進(jìn)一步地，所述根據(jù)每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的灰度值，以及每個像素點(diǎn)的局部區(qū)域，得到每個像素點(diǎn)的若干聚類簇以及每個像素點(diǎn)的待分析區(qū)域與簇外區(qū)域，包括的具體步驟如下：

12、將與8鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值的差值絕對值的平均值作為的鄰近閾值；

13、以作為區(qū)域生長的起點(diǎn)，以的鄰近閾值作為生長閾值對的8鄰域方向上的像素點(diǎn)進(jìn)行生長，將第個鄰域方向上生長出的像素點(diǎn)，構(gòu)成的第個初始聚類簇；

14、以的鄰近閾值作為生長閾值，以的第個初始聚類簇中每個像素點(diǎn)作為生長點(diǎn)，同時進(jìn)行生長，將生長出的像素點(diǎn)及第個初始聚類簇中的像素點(diǎn)構(gòu)成的第個聚類簇；將的所有聚類簇作為的待分析區(qū)域；

15、將的局部區(qū)域內(nèi)不為待分析區(qū)域的區(qū)域，記為的簇外區(qū)域。

16、進(jìn)一步地，所述根據(jù)每個像素點(diǎn)的待分析區(qū)域與簇外區(qū)域中像素點(diǎn)的灰度值、每個像素點(diǎn)的聚類簇中像素點(diǎn)的位置分布以及待分析區(qū)域中所含像素點(diǎn)的個數(shù)，得到每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的相似程度，包括的具體公式如下：

17、；

18、式中，表示第g個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的相似程度；m表示的聚類簇的個數(shù)；表示的第m個聚類簇中像素點(diǎn)與第m+1個聚類簇中像素點(diǎn)的最大歐式距離；表示的簇外區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的平均灰度值；表示的第m個聚類簇中所有像素點(diǎn)的平均灰度值；表示的簇外區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值標(biāo)準(zhǔn)差；表示的局部區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值標(biāo)準(zhǔn)差；表示的鄰近閾值；表示的待分析區(qū)域內(nèi)所含像素點(diǎn)的個數(shù)；表示絕對值函數(shù)；為以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)；表示歸一化函數(shù)。

19、進(jìn)一步地，所述根據(jù)每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的相似程度，得到自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)，包括的具體步驟如下：

20、設(shè)置相似度閾值，當(dāng)?shù)趃個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的相似程度大于或等于相似度閾值時，將第g個像素點(diǎn)記為自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)。

21、進(jìn)一步地，所述根據(jù)自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的聚類簇中像素點(diǎn)的個數(shù)與位置分布，得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍的細(xì)胞聚集程度，進(jìn)而得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，包括的具體步驟如下：

22、對第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的聚類簇進(jìn)行兩兩組合，得到第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的多個聚類簇組合；

23、在各聚類簇組合中，將含有像素點(diǎn)個數(shù)最少的聚類簇，記為最小聚類簇；將含有像素點(diǎn)個數(shù)最多的聚類簇記為最大聚類簇；

24、計算任意一個聚類簇組合中最小聚類簇中的每個像素點(diǎn)與最大聚類簇中的每個像素點(diǎn)的歐式距離，將最小的歐式距離所對應(yīng)的最小聚類簇中的像素點(diǎn)，記為該聚類簇組合的主分析點(diǎn)；

25、將該聚類簇組合的主分析點(diǎn)與該聚類簇組合的最大聚類簇中各邊界點(diǎn)之間的歐式距離，作為該聚類簇組合中的若干鄰接距離，獲得該聚類簇組合的最小聚類簇中含有像素點(diǎn)個數(shù)與的乘積向上取整的結(jié)果，作為該聚類簇組合的鄰近數(shù)量，將該聚類簇組合的所有鄰接距離中最小的鄰近數(shù)量的鄰接距離，作為該聚類簇組合中的若干鄰近距離；其中r等于常數(shù)2；

26、獲取第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的待分析區(qū)域的最小外接矩形中所含像素點(diǎn)的數(shù)量；

27、根據(jù)第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的聚類簇組合中的鄰近距離、第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的待分析區(qū)域的最小外接矩形中所含像素點(diǎn)的數(shù)量，以及第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的每個聚類簇中所含像素點(diǎn)的個數(shù)，得到第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍的細(xì)胞聚集程度，進(jìn)而得到第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)。

28、進(jìn)一步地，所述得到第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍的細(xì)胞聚集程度，進(jìn)而得到第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，包括的具體公式如下：

29、；

30、式中，表示第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍的細(xì)胞聚集程度；將第i個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)表示為；表示的聚類簇的個數(shù)；表示的各聚類簇中所含像素點(diǎn)的平均數(shù)量；表示的聚類簇組合的數(shù)量；b表示的各聚類簇組合中的鄰近距離的數(shù)量的最大值；表示的第n個聚類簇組合中的第b+1個鄰近距離；表示的第n個聚類簇組合中的第b個鄰近距離；表示的待分析區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)數(shù)量；表示的待分析區(qū)域的最小外接矩形中所含像素點(diǎn)數(shù)量；為以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)；

31、；

32、式中，表示第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，為歸一化函數(shù)。

33、進(jìn)一步地，所述根據(jù)每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的每個聚類簇的形狀與每個聚類簇中每個像素點(diǎn)的灰度值，得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍含有正常細(xì)胞的可能性，進(jìn)而得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第二自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，包括的具體步驟如下：

34、通過sobel算子得到血液圖像中每個像素點(diǎn)的梯度值，對每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的每個聚類簇獲取鏈碼，得到每個聚類簇的邊緣鏈碼；

35、根據(jù)每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的待分析區(qū)域內(nèi)每個像素點(diǎn)的梯度、灰度以及每個聚類簇的邊緣鏈碼，得到每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍含有正常細(xì)胞的可能性與每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第二自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，具體計算公式如下：

36、；

37、；

38、式中，表示第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍含有正常細(xì)胞的可能性；表示的聚類簇組合的數(shù)量；k表示的各聚類簇的邊緣鏈碼中鏈碼方向的數(shù)量；表示的第n個聚類簇組合中兩個聚類簇的邊緣鏈碼中第個方向的鏈碼值的數(shù)量之間的差值絕對值；表示的各聚類簇中像素點(diǎn)的梯度值的標(biāo)準(zhǔn)差；為以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)；表示第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第二自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)。

39、進(jìn)一步地，所述根據(jù)每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)與第二自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，得到每個像素點(diǎn)的綜合自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，包括的具體步驟如下：

40、；

41、式中，表示第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的綜合自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)；表示第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第一自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)；表示第個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的第二自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)；

42、將不是自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的像素點(diǎn)的綜合自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)設(shè)置為1。

43、本發(fā)明還提出了一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別系統(tǒng)，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并在處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機(jī)程序，以實(shí)現(xiàn)前述的一種血液腫瘤細(xì)胞的可視化數(shù)據(jù)優(yōu)化識別方法的步驟。

44、本發(fā)明的技術(shù)方案的有益效果是：通過區(qū)域生長算法，從血液圖像中獲取腫瘤細(xì)胞時，首先依據(jù)每個像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的灰度值差異，得到自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)，使得不需要計算所有像素點(diǎn)的綜合自適應(yīng)生長閾值，減少了計算像素點(diǎn)的綜合自適應(yīng)生長閾值時的計算量；依據(jù)正常細(xì)胞的形狀較為規(guī)則，以及正常細(xì)胞內(nèi)各像素點(diǎn)灰度值較為接近的特征，計算每個自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍含有正常細(xì)胞的可能性時，使得正常細(xì)胞附近的自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍含有正常細(xì)胞的可能性大于腫瘤細(xì)胞附近的自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)周圍含有正常細(xì)胞的可能性，導(dǎo)致自適應(yīng)生長閾值像素點(diǎn)的自適應(yīng)生長閾值更精確，使得分割出的腫瘤細(xì)胞更準(zhǔn)確。