摘要
目的: 提出一种淋巴瘤病理图像分级分割方法。方法: 针对淋巴瘤病理图像中组织灰度在RGB颜色通道中的分布形态特点, 采用图像代数运算增大淋巴瘤病理图像中不同染色质组织之间的灰度差异, 采用最大类别方差方法, 建立一个融合多通道灰度分布形态信息的分割模型,分离出淋巴瘤病理图像中不同染色质的区域; 再利用区域的面积、灰度纹理粗糙度、圆形度等几何形态特征建立二级分割模型, 分离出同染色质中不同的组织靶区。结果: 实现了淋巴瘤病理图像的自动分割。结论: 试验结果表明该方法速度快, 分割效果理想, 为淋巴瘤病理图像的定量分析打下良好的基础。
Objective: To put forward a new segmentation method in lymphoma pathological images. Method: Setting up the first segmentation model of gray distribution information and find different coloration region according to the characteristics of tissue gray distribution in pathological images. .Then the second segmentation model and separate different tissue in same coloration region are established the on uasis of the characteristics of geometry form in pathological images. Results: Automatic segmentation of lymphoma pathological images is achieved. Conclusion: The results attained can be as a ground work for further quantitative analysis of lymphoma.
出处
《中国体视学与图像分析》
2005年第1期61-64,F003,共5页
Chinese Journal of Stereology and Image Analysis
基金
国家自然科学基金资助项目 (60372027)
福建省自然科学基金资助项目 (A0310010)
关键词
淋巴瘤病理图像
形态特征
分级分割
lymphoma pathological images
form characteristics
grade segmentation
