第3章 基于支持向量机的血液细胞核图像分割(下).pdfVIP

第三章图像分割 第三章图像分割 基于支持向量机的血液细胞核 嗜中性粒细胞的核像变化 图像分割 曾 明 电气与自动化工程学院 嗜中性粒细胞的核像变化 Image Processing slide 1 天津大学自动化学院 曾明 Image Processing slide 2 天津大学自动化学院 曾明 第三章图像分割 第三章图像分割 嗜中性粒细胞的核像分析价值 核像分析的难点 嗜中性粒细胞的核像标志着它的发育阶段 ，能反映其新生至衰 分析区域大（针 分析区域大（针 老的状况，具有重要的临床诊断价值 。核象变化（核分叶数变化） 对观察视野内整幅 对观察视野内整幅 可分为左移与右移两种：1）核左移：在外周血中，杆状核增多并可 图像），使得图像 出现晚幼粒、中幼粒及早幼粒等细胞称为核左移（Shift to Left）。 图像），使得图像 数据量大；目标区 常见于各种病原体所致的感染、大出血、大面积烧伤、大手术、恶 数据量大；目标区 性肿瘤晚期等；2）核右移 ：中性粒细胞以3叶者为主，若5叶者超 域小且分散；成像 域小且分散；成像 过3％；或中性粒细胞分叶过多，大部分为4～5叶或更多则称为核 易受染色、光照、 易受染色、光照、 右移（Shift to Right）。此时常伴白细胞总数减少，为骨髓造血功 采集装置等因素的 采集装置等因素的 能减退或缺乏造血物质所致。常见于巨幼细胞贫血、恶性贫血，也 影响 。 血细胞图像 可见于应用抗代谢药物之后。 影响 。 Image Processing slide 3 天津大学自动化学院 曾明 Image Processing slide 4 天津大学自动化学院 曾明 第三章图像分割 第三章图像分割 经典分割算法用于核像分析存在的问题 基于SVM的图像分割算法的优势 直方图阈值法：算法简单，不需要先验信息，且计算量较小，但 缺点是：当像素颜色映射到3个直方图的不同位置时，颜色信息会 基于学习算法的优势 ：便于引入问题相关的先验知识 发散；阈值的选取是算法的关键，对于目标（如细胞核）区域小 的图像，采用Otsu和Chow-Kaneko等自适应阈值选取方法很难确 常规学习算法的不足 ： 定合适的阈值。 过学习；泛化性能不理想；局部极小；学习速度慢