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    淺談醫(yī)學(xué)彩色細(xì)胞圖像分割法――C-均值聚類(lèi)算法

    2015-02-22 11:41:24張?zhí)m鳳歐陽(yáng)娟
    河南科技 2015年22期
    關(guān)鍵詞:彩色圖像陽(yáng)性細(xì)胞均值

    張?zhí)m鳳 歐陽(yáng)娟

    (贛南醫(yī)學(xué)院 基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院,江西 贛州 341000)

    1 圖像分割的概念

    圖像分割就是指把感興趣的目標(biāo)與背景分離出來(lái),并按照不同的含義把目標(biāo)分割開(kāi)來(lái),也就是提取目標(biāo)。圖像分割在圖像處理中占了非常重要的位置,是圖像處理中從圖像預(yù)處理到圖像分析處理最為關(guān)鍵的一步驟。一方面它對(duì)特征測(cè)量、特征提取及度量有重要的影響作用,是目標(biāo)表達(dá)的基礎(chǔ);另一方面,對(duì)圖像分析和理解在圖像分割后更加容易[1]。

    圖像分割是圖像中陽(yáng)性細(xì)胞的提取、定量分析的重點(diǎn)。好的圖像分割法能對(duì)陽(yáng)性細(xì)胞進(jìn)行計(jì)量分析,并且能進(jìn)行形態(tài)分析等,圖像分割問(wèn)題的解決對(duì)臨床病理醫(yī)生的定量分析、百分比計(jì)量具有重要的作用。在臨床診斷研究、醫(yī)學(xué)科研研究、病理診斷分析、醫(yī)學(xué)影像信息處理、計(jì)算機(jī)輔助疾病診斷等方面,圖像分割的應(yīng)用范圍十分廣泛。在這些圖像處理應(yīng)用中,圖像分割是不可缺少的一步,且也是最關(guān)鍵一步。

    2 C-均值聚類(lèi)算法

    目前,圖像分割有很多方法,歸根到底,主要有三種不同的途徑。圖像分割沒(méi)有通用的、標(biāo)準(zhǔn)的、唯一的方法。分割方法主要包括:灰度閾值分割法、邊緣檢測(cè)法、區(qū)域分割法和聚類(lèi)法等[2]。

    C-均值聚類(lèi)分割算法最早是由J.MacQueen提出的,是在誤差平方和準(zhǔn)則上把圖像分成C類(lèi)區(qū)域[3]。在C-均值聚類(lèi)分割算法中先要一個(gè)準(zhǔn)則函數(shù),依據(jù)樣本和聚類(lèi)中心之間的距離,選擇初始聚類(lèi)中心C個(gè),劃分類(lèi)別,然后每一個(gè)類(lèi)的聚類(lèi)的中心再重新計(jì)算。反復(fù)不斷地對(duì)這個(gè)過(guò)程進(jìn)行操作,算出準(zhǔn)則函數(shù)的值是最小為止,一般來(lái)說(shuō)都應(yīng)該選擇樣本以及其聚類(lèi)中心的平方誤差的總和為準(zhǔn)則函數(shù)[4]。C-均值聚類(lèi)算法可以做動(dòng)態(tài)聚類(lèi)是其最為突出的優(yōu)點(diǎn)且也是一種不許需要任何方法監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法。顯微細(xì)胞彩色圖像含有三基色數(shù)據(jù),C-均值聚類(lèi)算法直接運(yùn)用在顯微細(xì)胞彩色圖像的分割中將難以進(jìn)行。因此在運(yùn)用C-均值聚類(lèi)算法分割前必須要對(duì)顯微細(xì)胞彩色圖像進(jìn)行處理,將分割樣本的數(shù)據(jù)量減少,使C-均值聚類(lèi)算法運(yùn)行時(shí)間縮短。C-均值聚類(lèi)算法運(yùn)行如下[5]:

    2.1 從初始化聚類(lèi)中心的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)中任取c個(gè)初始類(lèi)均值。

    2.2 進(jìn)行迭代,在第K次時(shí)就將數(shù)據(jù)x歸為類(lèi)Cj(其中j=mini{(x-mi)});那么均值離Cj最近的類(lèi)即為數(shù)據(jù)x。

    C-均值聚類(lèi)算法最主要是要依賴(lài)于聚類(lèi)中心的初始的位置來(lái)進(jìn)行迭代,在進(jìn)行運(yùn)算的過(guò)程中并不能保證其結(jié)果都是收斂于最優(yōu)解。所以,為了使運(yùn)算結(jié)果能夠更加的接近正確值,C-均值聚類(lèi)算法在選擇初始聚類(lèi)中心的方法上要進(jìn)行比較。C-均值聚類(lèi)算法在選擇初始聚類(lèi)中心的方法有很多種,有的在開(kāi)始就應(yīng)用已經(jīng)確定好的n個(gè)初始聚類(lèi)中心,然后再反復(fù)地運(yùn)算;還有的是先確定一個(gè)任意隸屬矩陣,然后再來(lái)運(yùn)算;C-均值聚類(lèi)算法也可以通過(guò)時(shí)間平均,以在線的方式運(yùn)行,導(dǎo)出聚類(lèi)中心。

    在上述的算法中確定好n個(gè)初始聚類(lèi)中心的這種C-均值聚類(lèi)算法最具有代表性。

    3 Ki-67彩色圖像分割方法

    在本文中以Ki-67彩色圖像在HSI空間的特點(diǎn)為例,提出Ki-67彩色圖像分割方法:基于色度學(xué)準(zhǔn)則先建立一個(gè)Ki-67彩色圖像的色度學(xué)準(zhǔn)則,將Ki-67彩色圖像粗分割成只有陽(yáng)性圖像;然后在此基礎(chǔ)上用C-均值聚類(lèi)算法對(duì)粗分割后的圖像分割,提取陽(yáng)性細(xì)胞;最后對(duì)分割后的陽(yáng)性細(xì)胞圖像進(jìn)行修正,從而計(jì)算出陽(yáng)性細(xì)胞的個(gè)數(shù)和面積。

    3.1 進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理,將圖像中綠色區(qū)域背景顏色值加強(qiáng),

    3.2 利用Matlab工具箱對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

    3.3 運(yùn)用色度學(xué)準(zhǔn)則分割增強(qiáng)后的圖像,分割出包含有陽(yáng)性細(xì)胞圖及其它顏色的色彩區(qū)的圖。

    3.4 根據(jù)此圖的特征確定初始聚類(lèi)中心,按以下方式確定初始聚類(lèi)中心:m1=min(X),m2=(m1+m2)/2,m3=max(X),X是分割出具有陽(yáng)性細(xì)胞圖中的每個(gè)像素的R分量值,將已經(jīng)確定的聚類(lèi)數(shù)3平分為3類(lèi),使其類(lèi)間距最大化。

    3.5 運(yùn)用C-均值聚類(lèi)分割法分割該圖像,圖像中的每個(gè)像素與聚類(lèi)中心的距離計(jì)算出并歸集到距離最近的類(lèi)別中,每個(gè)類(lèi)別像素值的平均值又再一次計(jì)算,并且其作為下一次迭代的聚類(lèi)中心,重復(fù)幾次,直到聚類(lèi)中心值前后兩次相等,那么算法完成。

    3.6 分割出陽(yáng)性細(xì)胞并提取出來(lái),對(duì)彩色圖像進(jìn)行二值化處理,然后運(yùn)用定量分析法對(duì)陽(yáng)性細(xì)胞進(jìn)行定量分析[5]。計(jì)算出陽(yáng)性細(xì)胞數(shù)量并算出所占百分比數(shù),可以用于對(duì)Ki-67圖像定量分析,對(duì)腫瘤進(jìn)展及預(yù)后有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)依據(jù)。

    4 結(jié)語(yǔ)

    因此,C-均值聚類(lèi)是最基本的聚類(lèi)分割方法在顯微彩色圖像分割中是簡(jiǎn)單直觀、且較易操作,在圖像的彩色數(shù)據(jù)中聚類(lèi)方法可以將其看作完整的個(gè)體來(lái)進(jìn)行處理并且分割,可以得到較好的效果。C-均值聚類(lèi)是最基本的聚類(lèi)分割方法,也是最常用的方法。

    [1]張偉,王軍鋒,王濤,等.一種基于改進(jìn)算子的形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2013,23(6):23-26.

    [2]侯青,李偉,任娜娜,等.一種改進(jìn)的中草藥顯微圖像邊緣提取算法[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2014,24(8):243-245.

    [3]劉志文,安興,李衡,等.顯微細(xì)胞圖像分析方法的研究進(jìn)展[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2014,34(5):441-453.

    [4]鄭倩.醫(yī)學(xué)圖像分割方法研究及其應(yīng)用[D].廣州:南方醫(yī)科大學(xué),2014,10-14.

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