(57)【要約】本発明は、飽和度クラスタリングに基づく骨髄白血球の位置特定方法を提供し、まず骨髄白血球写真を前処理して、ノイズの一部を除去するとともに写真を平滑化する；Ｋ平均アルゴリズムを用いて骨髄白血球写真の飽和度チャネルをクラスタリングし、決定木アルゴリズムに基づいて白血球が位置するカテゴリを選択すること；その後、白血球の２値画像の無関係領域をモルフォロジ処理アルゴリズムにより除去し、白血球のドット穴を充填する；最終的には、白血球の位置が特定される。本発明の方法は簡単で有効である。本方法は、最終的な効果がより正確になるように、決定木アルゴリズムと組み合わせて、従来の閾値ベースのアルゴリズムによるものより適応範囲がさらに広い。【選択図】図１
2021510831.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
飽和度クラスタリングに基づく骨髄白血球位置特定方法であって、
（１）  骨髄白血球写真に対して中央値フィルタリングを行い、部分的なノイズを除去するステップと、
（２）  骨髄白血球写真を色変換し、写真をＲＧＢ（赤緑青）チャネルからＨＳＶ（色、飽和度、明度）チャネルに変換するステップと、
（３）  Ｓ飽和度チャネルにＫ−ｍｅａｎｓアルゴリズムを適用して３つの部分に分け、第１の部分Ｐ１または第１および第２の部分Ｐ１＋Ｐ２を選択して白血球の領域を得るステップと、を含み、
選択するステップは、
（４）  （３）の第１および第２の部分のＨチャネルの平均値（Ｈ１，Ｈ２）を計算し、（３）の第１および第２の部分の平均点（Ｓ１，Ｓ２）に基づいて、（３）の第１および第２の部分の領域の面積比（ｒａｔｉｏ）を計算するステップと、
（５）  複数の画像の中の白血球が位置する部分を計数し、Ｐ１又はＰ２の部分におけるＨ１−Ｈ２、Ｓ１−Ｓ２、及びｒａｔｉｏの値を記録するステップと、
（６）  （５）における記録結果に基づいて、決定木アルゴリズムを適用して、規則を見出して選択の条件を設定するステップと、
（７）  （６）の結果をモルフォロジ処理して、無関係領域を除去すると共に、ドット穴を充填するステップと、
（８）  （７）で分離された白血球の位置を特定するステップと、を含むことを特徴とする飽和度クラスタリングに基づく骨髄白血球位置特定方法。
【請求項２】
前記ステップ（３）において、Ｓ（飽和度）チャネルにＫ−ｍｅａｎｓアルゴリズムを適用して、白血球の可能性のある領域である第１の部分Ｐ１と、赤血球の可能性のある領域または赤血球と白血球の両方の可能性のある領域である第２の部分Ｐ２と、一般的に背景領域である第３の部分Ｐ３との３つの部分に分け、Ｐ１または（Ｐ１＋Ｐ２）の部分を選択するだけで白血球の領域を得ることができることを特徴とする、請求項１に記載の飽和度クラスタリングによる骨髄白血球の位置特定方法。
【請求項３】
前記ステップ（４）において、（３）の第１および第２の部分のＨチャネルの平均値（Ｈ１、Ｈ２）を計算し、（３）の第１および第２の部分の平均点（Ｓ１、Ｓ２）を計算し、（３）の第１および第２の部分の領域の面積比（ｒａｔｉｏ）を計算し、Ｈ１の計算式は、以下に示されていることを特徴とする請求項１に記載の飽和度クラスタリングに基づく骨髄白血球位置特定方法：
[数１]
Ｈ１＝Σ（Ｐ１．＊Ｈ）／Σ（Ｐ１）
Ｈ２＝Σ（Ｐ２．＊Ｈ）／Σ（Ｐ２）
ここで、Ｐ１は二値画像であり、第１の部分に属する画素値は１であり、その他は０であり、
Σ（ｐ１）
はＰ１画素値の和であり、
Ｐ１．＊Ｈ
は同じ位置の画素の乗算結果を表し、
Ｐ２は二値画像であり、第１の部分に属する画素値は１であり、その他は０であり、
Σ（ｐ２）
はＰ２画素値の和であり、
Ｐ２．＊Ｈ
は同じ位置画素を乗算した結果を表す。
【請求項４】
前記ステップ（６）において、（５）における記録結果に基づいて、決定木アルゴリズムを適用して、規則を見出して選択の条件を設定するとき、プルーニングによって過剰適合を防止するために決定木アルゴリズムの損失関数に葉ノードの数を加えることを特徴とする請求項１に記載の飽和度クラスタリングに基づく骨髄白血球の位置特定方法。
【請求項５】
前記ステップ（７）において、（６）の結果に対してモルフォロジ処理を適用して無関係領域を除去し、白血球領域のドット穴を充填することは、具体的には、まず、（６）で得られた二値画像に対して、適当な構造要素ｂを選択して腐食操作を行い、無関係領域を除去し、次いで膨張操作を行い、
【数２】
2021510831.tif 000016
ｆは（６）で得られた二値画像であり、
2021510831.tif 000017
は膨張操作であり、
2021510831.tif 000018
は腐食操作であり、
最後、ｆにおけるドット穴を、形態学的再構成によって充填し、
【数３】
2021510831.tif 000019
なお、
2021510831.tif 000020
は、１回の再構成の結果であり、
2021510831.tif 000021
は、カップである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理の分野に属し、特に、飽和度クラスタリングに基づく骨髄白血球の位置特定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
骨髄中の白血球の種類は多様であり、染色後の白血球の種類によって色の差が大きくなる。骨髄中の白血球密度は末梢血に比べて大きく、一部の患者の血液塗抹標本は細胞接着現象を示す。従って、骨髄白血球の局在化は、困難な課題に富んだものとなっている。近年、専門家および当業者は、多くの有効な解決策を提案している。しかし、その多くは、特定の問題にしか対処できず、多くの場面に適用できる一般的な解決策は提案されていない。
【０００３】
現在の骨髄白血球の局在化は、主に閾値アルゴリズムに基づき、白血球をバックグラウンド及び赤血球から分離する。Ｗｕらによる論文「Ａ  ｎｏｖｅｌ  ｃｏｌｏｒ  ｉｍａｇｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｗｈｉｔｅ  ｂｌｏｏｄ  ｃｅｌｌ  ｉｍａｇｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ」（Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００６  ８  ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ）は、Ｏｓｔｕ閾値アルゴリズムを用いて白血球を分割局在化する。Ｋｏらの論文「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｗｈｉｔｅ  ｂｌｏｏｄ  ｃｅｌｌ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｓｔｅｐｗｉｓｅ  ｍｅｒｇｉｎｇ  ｒｕｌｅｓ  ａｎｄ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｆｌｏｗ  ｓｎａｋｅ」（Ｍｉｃｒｏｎ，２０１１，４２（７）：６９５−７０５）は、まず、閾値アルゴリズムを用いて細胞の位置を大まかに推定し、その後、平均ドリフトを用いてさらに最適化した。また、ある学者からその他の有効な方策も提案されてあり、例えば、Ｄｏｒｉｎｉ  Ｌ  Ｂらの論文「Ｗｈｉｔｅ  ｂｌｏｏｄ  ｃｅｌｌ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ｏｐｅｒａｔｏｒｓ  ａｎｄ  ｓｃａｌｅ−ｓｐａｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ」（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００７：２９４−３０４．）は、形態学的処理の方法を用いて白血球を分割局在化することを提案している。また、クラスタリングのような手法もある。しかしながら、これらの方法は、いずれもある程度の限界がある。例えば、閾値アルゴリズムのうちのＯｓｔｕ閾値アルゴリズムについて、その１つは、背景と前景の領域の面積がほぼ同じと仮定することになるが、実際の骨髄のデジタル画像における白血球の割合が大きいか、又は白血球が存在しないことがあり、白血球の色は、広い範囲に分布し、より深く染色された赤血球と重なっている可能性さえもある。したがって、閾値はほとんどのデジタル画像に適用可能であるが、いくつかの特定の場合、このアプローチは白血球の位置を十分に突き止めることができない。白血球の色分布が比較的分散している場合も、クラスタリングのアルゴリズムに同様の問題が生じる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、飽和クラスタリングに基づく骨髄白血球位置特定方法を提供することを目的とし、当該方法により、骨髄中の白血球密度が大きく、一部の患者の血液塗抹標本に細胞接着現象が生じる問題に対して、より正確に白血球の領域を選択することができる白血球位置特定アルゴリズムが提供されている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、飽和クラスタリングに基づく骨髄白血球位置特定方法であって、
（１）  骨髄白血球写真に対して中央値フィルタリングを行い、部分的なノイズを除去するステップと、
（２）  骨髄白血球写真を色変換し、写真をＲＧＢ（赤緑青）チャネルからＨＳＶ（色、飽和度、明度）チャネルに変換するステップと、
（３）  Ｓ（飽和度）チャネルにＫ平均アルゴリズムを適用して３つの部分に分割し、第１の部分Ｐ１または第１および第２の部分Ｐ１＋Ｐ２を選択して白血球の領域を得るステップと、を含み、
選択するステップは、
（４）  （３）の第１および第２の部分のＨチャネルの平均値（Ｈ１，Ｈ２）を計算し、（３）の第１および第２の部分の平均点（Ｓ１，Ｓ２）に基づいて、（３）の第１および第２の部分の領域の面積比（ｒａｔｉｏ）を計算するステップと、
（５）  複数の画像の中の白血球が位置する部分を計数し、Ｐ１又はＰ２の部分におけるＨ１−Ｈ２、Ｓ１−Ｓ２、及びｒａｔｉｏの値を記録するステップと、
（６）  （５）における記録結果に基づいて、決定木アルゴリズムを適用して、規則を見出して選択の条件を設定するステップと、
（７）  （６）の結果をモルフォロジ処理して、ドット穴を満たしながら、無関係領域を除去すると共に、ドット穴を充填するステップと、
（８）  （７）で分離された白血球の位置を特定するステップと、を含む。
【０００６】
好ましくは、前記ステップ（３）において、Ｓ（飽和度）チャネルにＫ−ｍｅａｎｓアルゴリズムを適用し、これを３つの部分に分け、そのうち、第１の部分Ｐ１は、白血球の可能性のある領域であり、第２の部分Ｐ２は、赤血球の可能性のある領域または赤血球と白血球の両方の可能性のある領域であり、第３の部分Ｐ３は、通常、背景領域であるため、Ｐ１または（Ｐ１＋Ｐ２）の部分を選択するだけで白血球の領域を得ることができる。
【０００７】
さらに、前記ステップ（４）では、（３）における第１および第２の部分のＨチャネルの平均値（Ｈ１，Ｈ２）が計算され、（３）における第１および第２の部分の平均点（Ｓ１，Ｓ２）に基づいて、（３）における第１および第２の部分領域の面積比（ｒａｔｉｏ）が計算され、Ｈ１およびＨ２の計算式は、以下の通りである。
[数１]
Ｈ１＝Σ（Ｐ１．＊Ｈ）／Σ（Ｐ１）
Ｈ２＝Σ（Ｐ２．＊Ｈ）／Σ（Ｐ２）
ここで、Ｐ１は二値画像であり、第１の部分に属する画素値は１であり、その他は０である。
Σ（ｐ１）
はＰ１画素値の和であり、
Ｐ１．＊Ｈ
は同じ位置の画素の乗算結果を表し。
【０００８】
Ｐ２は二値画像であり、第１の部分に属する画素値は１であり、その他は０である。
Σ（ｐ２）
はＰ２画素値の和であり、
Ｐ２．＊Ｈ
は同じ位置画素を乗算した結果を示している。
【０００９】
さらに、前記ステップ（６）では、（５）での記録結果に基づいて、決定木アルゴリズムを適用して、規則を見出して選択の条件を設定するとき、プルーニングによって過剰適合を防止するために決定木アルゴリズムの損失関数に葉ノードの数を加える。
【００１０】
さらに、前記ステップ（７）では、（６）の結果に対してモルフォロジ処理を適用して無関係領域を除去し、白血球領域のドット穴を埋めるが、具体的には、まず、（６）で得られた二値画像に対して、適当な構造要素ｂを選択して腐食操作を行い、無関係領域を除去し、その後膨張操作を行い、
【数２】
2021510831.tif 000003
ｆは（６）で得られた二値画像であり、
2021510831.tif 000004
は膨張操作であり、
2021510831.tif 000005
は腐食操作であり、
最後、ｆにおけるドット穴を、形態学的再構成によって充填する。
【００１１】
【数３】
2021510831.tif 000006
なお、
2021510831.tif 000007
は、１回の再構成の結果であり、
2021510831.tif 000008
は、カップである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、従来技術の欠点及び不足に比べて、以下の利点を有する。
１、本発明は、アルゴリズムが簡単で、効率的であり、適用範囲が広い。本発明のアルゴリズムは、従来の閾値ベースのアルゴリズムよりも強い自己適応性を有する。
【００１３】
２、白血球の色分布が多岐にわたる場合や、染色によって赤血球の色が濃くなっている場合に対応することができる。本願のＫ平均アルゴリズムと決定木アルゴリズムとを組み合わせることにより、白血球の領域をより正確に選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】骨髄白血球写真である。
【図２】中央値フィルタ処理済みの骨髄白血球写真である。
【図３】ＳチャネルにＫ平均アルゴリズムを適用して得られた３つの部分の結果図である。
【図４】決定木アルゴリズムを適用して選択した結果を示す図である。
【図５】非依存領域を除去し、ドット穴を埋めた結果を示す図である。
【図６】分離後の白血球の位置特定結果を示す図である。
【図７】一実施形態による骨髄白血球の位置を特定するための装置の概略的なブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の目的、技術的解決手段及び利点をより明確にすべく、以下に図面及び実施例を参照して本発明を更に詳細に説明する。なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【００１６】
飽和クラスタリングに基づく骨髄白血球位置特定方法であって、以下のステップを含む。
（１）  図１の骨髄白血球写真に対してメディアンフィルタ処理を行った結果を図２に示す。なお、フィルタテンプレートのサイズは（５  ＊  ５）である。
【００１７】
（２）  骨髄白血球写真を色変換し、（１）のメディアンフィルタ処理済みの写真をＲＧＢ（赤緑青）チャネルからＨＳＶ（色、飽和度（彩度）、明度）チャネルに変換する。具体的な数式は、以下のとおりである。
【数４】
2021510831.tif 000009
ＲＧＢ値の範囲は［０，１］；
Ｓ（飽和度）チャネルは、Ｋ−ｍｅａｎｓ（Ｋ平均）アルゴリズムを適用して、３つの部分に分けられる。図３に示すように、第１の部分（Ｐ１）が白血球の可能性がある領域であり、第２の部分（Ｐ２）が赤血球の可能性がある領域または赤血球と白血球の両方の可能性がある領域であり、第３の部分（Ｐ３）が一般的に背景領域である。したがって、Ｐ１又は（Ｐ１＋Ｐ２）部分を選択するだけで白血球の領域を得ることができ、以下は、選択のステップである。
（３）  （３）の第１および第２の部分のＨチャネルの平均（Ｈ１、Ｈ２）を計算し、（３）の第１および第２の部分の平均点（Ｓ１、Ｓ２）から、（３）の第１および第２の部分領域の面積比（ｒａｔｉｏ）を計算する。Ｈ１の計算式が以下に示されている。
[数５]
Ｈ１＝Σ（Ｐ１．＊Ｈ）／Σ（Ｐ１）
Ｈ２＝Σ（Ｐ２．＊Ｈ）／Σ（Ｐ２）
ここで、Ｐ１は二値画像（バイナリイメージ）であり、第１の部分に属する画素値は１であり、その他は０である。
Σ（ｐ１）
はＰ１画素値の和であり、
Ｐ１．＊Ｈ
は同じ位置の画素の乗算結果を表し、
Ｐ２は二値画像であり、第１の部分に属する画素値は１であり、その他は０である。
Σ（ｐ２）
はＰ２画素値の和であり、
Ｐ２．＊Ｈ
は同じ位置の画素を乗算した結果を示している。
【００１８】
（４）  複数の画像の中の白血球が位置する部分を計数し、Ｐ１又はＰ２の部分におけるＨ１−Ｈ２、Ｓ１−Ｓ２、及びｒａｔｉｏの値を記録する。実施中、合計２３０枚の写真を計数し、１２０枚の写真中の白血球は第１の部分（Ｐ１）にあり、１１０枚の写真中の白血球は第１および第２の部分（Ｐ１＋Ｐ２）にあるが、一方、本発明者らは、白血球を含まない写真の一部も収集した。
（５）  （５）における記録結果に基づいて、選択の条件を定めるための規則を、枝刈り（プルーニング）による過剰な当て嵌めを防止するために使用する決定木アルゴリズムの損失関数に葉ノードの数を加えた決定木アルゴリズムを適用して見出す。選択後の結果を図４に示す。
（６）  （６）の結果に対してモルフォロジ処理を適用して無関係領域を除去し、白血球領域のドット穴を埋めた結果を図５に示す。具体的な手順は以下の通りである。
まず、（６）で得られた二値画像に対して、適当な構造要素ｂを選択して腐食（エッチング）処理を行い、無関係領域を除去した後、膨張処理を行う。
【００１９】
【数６】
2021510831.tif 000010
ｆは（６）で得られた二値画像であり、
2021510831.tif 000011
は膨張操作であり、
2021510831.tif 000012
は腐食操作であり、
最後に、ｆにおけるドット穴を、形態学的再構成によって埋める。
【数７】
2021510831.tif 000013
なお、
2021510831.tif 000014
は１回の再構成の結果であり、
2021510831.tif 000015
は、カップである。
【００２０】
（７）  （６）で分離した白血球の位置を特定し、結果を図６に示す。
【００２１】
図７は、一実施形態による骨髄白血球の位置を特定するための装置７００のブロック図である。デバイス７００は、コンピュータ、クラウドサーバ等であり得る。図１のデバイス７００は、プロセッサ７０２、メモリ７０４、電源７０６、マルチメディアコンポーネント７０８、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース７１０のうちの１つ以上を含む。
【００２２】
プロセッサ７０２は、装置７００の全体的な動作、例えば、骨髄白血球の位置特定に関連する動作を制御するように構成される。プロセッサ７０２は、開示された方法の全て又は一部を実行するための命令を実行するように構成される。いくつかの実施形態において、プロセッサ７０２は、マルチメディアコンポーネント７０８とプロセッサ７０２との間の相互作用を容易にするように構成されたマルチメディアモジュールを含む。
【００２３】
メモリ７０４は、デバイス７００の動作をサポートするための様々なタイプのデータを記憶するように構成される。そのようなデータの例は、装置７００によって実施される任意のアプリケーションまたは方法の命令、ユニット画像、データベースなどを含む。メモリ７０４は、スタティックランダムアクセスメモリ（スタティックランダムアクセスメモリ）、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ）、プログラマブル読取り専用メモリ（プログラマブル読取り専用メモリ）、読取り専用メモリ（読取り専用メモリ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、又は磁気ディスク、又は光ディスクなどの、任意のタイプの揮発性又は不揮発性記憶装置、又はこれらの組み合わせを使用して実装され得る。
【００２４】
電源アセンブリ７０６は、装置７００の様々なコンポーネントに電力を供給するように構成される。電源構成要素７０６は、電力管理システム、１つ以上の電源、およびデバイス７００における電力の生成、管理、および分配に関連する任意の他の構成要素を含む。
【００２５】
マルチメディアコンポーネント７０８は、デバイス７００とデバイス７００のユーザとの間の出力インターフェースを提供する画面を含む。いくつかの実施形態では、スクリーンは、液晶ディスプレイと、押圧パネルとを含み得る。
【００２６】
入出力インターフェース７１０は、プロセッサ７０２及び周辺インターフェースモジュール（例えば、キーボード、クリックホイール、ボタン等）のためのインターフェースを提供するように構成される。
【００２７】
いくつかの実施形態において、デバイス７００は、開示される方法を実行するために、１つ以上の特定用途向け集積回路、デジタル信号プロセッサ、デジタル信号処理デバイス、プログラマブル論理デバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、または他の電子コンポーネントを用いて実装され得る。
【００２８】
本開示はまた、メモリ７０４に含まれる命令などの命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。これらの命令は、デバイス７００のプロセッサ７０２によって実行され、骨髄白血球の位置を特定する開示された方法を実行する。例えば、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、光ディスク、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ記憶装置などであり得る。
【００２９】
上記の飽和度クラスタリングによる骨髄白血球の位置特定方法は、アルゴリズムが単純で効率的であり、適用範囲が広いという利点を有し、本発明のアルゴリズムは、従来の閾値に基づくアルゴリズムよりも強い自己適応性を有する。次に、Ｋ平均アルゴリズムと決定木アルゴリズムとを組み合わせることにより、白血球の領域をより正確に選択することができる。
【００３０】
以上の説明は、本発明の好適な実施例に過ぎず、本発明を限定するものではなく、本発明の精神と原理内で行われるあらゆる修正、均等物及び改良等は、本発明の保護範囲に含まれるべきである。
【図１】
2021510831.tif 000022
【図２】
2021510831.tif 000023
【図３】
2021510831.tif 000024
【図４】
2021510831.tif 000025
【図５】
2021510831.tif 000026
【図６】
2021510831.tif 000027
【図７】
2021510831.tif 000028
【手続補正書】
【提出日】令和2年9月10日(2020.9.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
飽和度クラスタリングに基づく骨髄白血球位置特定方法であって、
（１）  骨髄白血球写真に対して中央値フィルタリングを行い、部分的なノイズを除去するステップと、
（２）  骨髄白血球写真を色変換し、写真をＲＧＢ（赤緑青）チャネルからＨＳＶ（色、飽和度、明度）チャネルに変換するステップと、
（３）  Ｓ飽和度チャネルにＫ−ｍｅａｎｓアルゴリズムを適用して３つの部分に分け、第１の部分Ｐ１または第１および第２の部分Ｐ１＋Ｐ２を選択して白血球の領域を得るステップと、
（４）  （３）の第１および第２の部分のＨチャネルの平均値（Ｈ１，Ｈ２）を計算し、（３）の第１および第２の部分の平均点（Ｓ１，Ｓ２）に基づいて、（３）の第１および第２の部分の領域の面積比（ｒａｔｉｏ）を計算するステップであって、Ｈ１の計算式は、
［数１］
Ｈ１＝Σ（Ｐ１．＊Ｈ）／Σ（Ｐ１）
Ｈ２＝Σ（Ｐ２．＊Ｈ）／Σ（Ｐ２）
ここで、Ｐ１は二値画像であり、第１の部分に属する画素値は１であり、その他は０であり、
Σ（ｐ１）
はＰ１画素値の和であり、
Ｐ１．＊Ｈ
は同じ位置の画素の乗算結果を表し、
Ｐ２は二値画像であり、第１の部分に属する画素値は１であり、その他は０であり、
Σ（ｐ２）
はＰ２画素値の和であり、
Ｐ２．＊Ｈ
は同じ位置画素を乗算した結果を表す、ステップと、
（５）  複数の画像の中の白血球が位置する部分を計数し、Ｐ１又はＰ２の部分におけるＨ１−Ｈ２、Ｓ１−Ｓ２、及びｒａｔｉｏの値を記録するステップと、
（６）  （５）における記録結果に基づいて、決定木アルゴリズムを適用して、規則を見出して選択の条件を設定するステップと、
（７）  （６）の結果をモルフォロジ処理して、無関係領域を除去すると共に、ドット穴を充填するステップであって、具体的には、まず、（６）で得られた二値画像に対して、適当な構造要素ｂを選択して腐食操作を行い、無関係領域を除去し、次いで膨張操作を行い、
【数２】
2021510831.tif 000029
ｆは（６）で得られた二値画像であり、
2021510831.tif 000030
は膨張操作であり、
2021510831.tif 000031
は腐食操作であり、
最後、ｆにおけるドット穴を、形態学的再構成によって充填する、ステップと、
（８）  （７）で分離された白血球の位置を特定するステップと、を含むことを特徴とする飽和度クラスタリングに基づく骨髄白血球位置特定方法。
【請求項２】
前記ステップ（３）において、Ｓ（飽和度）チャネルにＫ−ｍｅａｎｓアルゴリズムを適用して、白血球の領域である第１の部分Ｐ１と、赤血球の領域または赤血球と白血球の両方ある領域である第２の部分Ｐ２と、背景領域である第３の部分Ｐ３との３つの部分に分け、Ｐ１または（Ｐ１＋Ｐ２）の部分を選択するだけで白血球の領域を得ることができることを特徴とする、請求項１に記載の飽和度クラスタリングによる骨髄白血球の位置特定方法。
【請求項３】
前記ステップ（６）において、（５）における記録結果に基づいて、決定木アルゴリズムを適用して、規則を見出して選択の条件を設定するとき、プルーニングによって過剰適合を防止するために決定木アルゴリズムの損失関数に葉ノードの数を加えることを特徴とする請求項１に記載の飽和度クラスタリングに基づく骨髄白血球の位置特定方法。
【国際調査報告】
2021510831.tif 000032
2021510831.tif 000033
2021510831.tif 000034
2021510831.tif 000035
2021510831.tif 000036