【摘要】：白细胞分类计数临床意义重要，依靠血液自动分析仪进行白细胞检验已经成为医生诊断疾病的主要方法之一。虽然以图像处理方法为基础的血液自动分析仪具有低成本、易普及的优点，但由于缺少针对性强、成熟稳定的白细胞图像自动识别方法，目前它的市场化应用尚不够成熟，所以白细胞图像识别方法有着重要的研究意义和应用前景。本文以形式概念分析为主要理论支撑，提出了基于多空间混合属性融合的白细胞图像识别方法，通过融合利用多空间混合属性信息手段，来解决白细胞图像自动分类技术不够成熟稳定、医学背景信息复杂等问题。该方法对多属性信息融合、模式分类理论研究和血液自动分析技术提升都具有重要意义。 首先，为了准确提取白细胞图像属性特征，本文提出了一种具有鲁棒性的白细胞图像分割方法，并按照分割流程，分为4个基本步骤：基于多颜色空间分量组合算法的白细胞定位、基于幅角函数算法的白细胞图像去粘连、基于指纹直方图平滑算法的细胞核分割和基于综合叠减算法的细胞浆分割。经实验验证，该方法能够实现对光照、染色和复杂粘连的血液显微图像准确定位白细胞，完整分割出胞核和胞浆。 其次，本文基于形式概念分析和属性偏序结构理论，提出了一种白细胞图像属性约简和规则提取方法。该方法首先提取白细胞的形态、纹理和色彩光密度等底层特征，然后对图像特征进行类间重叠系数矩阵预选，接着根据分层类坐标矩阵原理生成属性偏序结构，并对白细胞图像类间属性层次关系进行分析以完成属性特征优选，将白细胞图像原始70维特征有效降为7维。在得到白细胞图像优选属性之后，本文对优选属性进行离散化分析，针对实际白细胞图像数据集构建了优化后的形式背景和属性偏序结构，然后通过分析该属性偏序结构，提取了6类白细胞的相应6条分类规则。 最后，本文基于多空间混合属性融合的思想设计了三种白细胞图像分类器。包括基于多颜色空间属性融合的白细胞图像分类器（MCS）、基于多尺度空间属性融合的白细胞图像分类器（MSS）和基于属性多层次空间属性融合的白细胞图像分类器（MLS）。将该三种分类器与传统方法在实际采集数据集上做了交叉验证测试对比，MCS与其它三种传统方法相当，MSS和MLS较好，其中MLS最好，主要因为它充分利用了属性偏序结构提取的分类规则，在传统分类器基础上，增加了伴生条件决策验别、错误结果循环反馈及增强再处理的环节。实验结果表明基于多空间混合属性融合的白细胞图像识别方法具有较好的分类性能，特别是基于形式概念分析理论的混合属性融合分类器能够有效提高白细胞分类精度。该方法还可以推广应用于其它领域的计算机图像自动识别问题。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R331.142;TP391.41
【参考文献】
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2796347
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