屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系在白細(xì)胞形態(tài)六分類(lèi)技術(shù)中的應(yīng)用

郝連旺 洪文學(xué)

1(燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院，河北 秦皇島 066004)2(燕山大學(xué)里仁學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

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屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系在白細(xì)胞形態(tài)六分類(lèi)技術(shù)中的應(yīng)用

郝連旺1,2洪文學(xué)1*

1(燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院，河北 秦皇島 066004)2(燕山大學(xué)里仁學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

具有混合屬性的白細(xì)胞形態(tài)是有著屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系的復(fù)雜系統(tǒng)，通過(guò)層次化表達(dá)屬性、變層次利用屬性，可以有效實(shí)現(xiàn)其六分類(lèi)識(shí)別技術(shù)。在分析白細(xì)胞形態(tài)特征屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系基礎(chǔ)上，獲取白細(xì)胞六種類(lèi)型目標(biāo)的決策關(guān)系和伴生關(guān)系，設(shè)計(jì)白細(xì)胞形態(tài)屬性多層次結(jié)構(gòu)分類(lèi)器，從而建立基于屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系的白細(xì)胞形態(tài)六分類(lèi)識(shí)別方法。對(duì)952幅醫(yī)院實(shí)際白細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)集做對(duì)比實(shí)驗(yàn)，取得95.98%的平均分類(lèi)精度，明顯高于其他3種經(jīng)典算法，表明該方法具有較好的分類(lèi)性能，也證明復(fù)雜系統(tǒng)屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系在圖像模式識(shí)別領(lǐng)域具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

形式概念分析；屬性多層次結(jié)構(gòu)；白細(xì)胞形態(tài)；分類(lèi)識(shí)別

引言

白細(xì)胞形態(tài)學(xué)檢查具有重要的臨床價(jià)值，在疑似血液病和血液學(xué)檢查異常時(shí)必須同時(shí)進(jìn)行外周血圖片檢查[1]。人體外周血白細(xì)胞形態(tài)六分類(lèi)(SEG，分葉核中性粒細(xì)胞；BAN，桿狀核中性粒細(xì)胞；LYM，淋巴細(xì)胞；MON，單核細(xì)胞；BAS，嗜堿性粒細(xì)胞；EOS，嗜酸性粒細(xì)胞)識(shí)別技術(shù)是經(jīng)典的面向目標(biāo)對(duì)象的有監(jiān)督模式識(shí)別問(wèn)題[2]。目前，結(jié)構(gòu)模式識(shí)別與統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別是模式識(shí)別領(lǐng)域的兩大分支，兩者各有優(yōu)缺點(diǎn)和各自的應(yīng)用范圍[3]。如何將統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別和結(jié)構(gòu)模式識(shí)別相結(jié)合，取長(zhǎng)補(bǔ)短，聯(lián)合進(jìn)行模式識(shí)別任務(wù)，是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)，解決關(guān)鍵是尋求一種可以有效表達(dá)模式特征間關(guān)聯(lián)和高階結(jié)構(gòu)信息的特征表示方法[4]。

近幾年隨著新技術(shù)的不斷發(fā)展，針對(duì)統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別與結(jié)構(gòu)模式識(shí)別相結(jié)合的研究持續(xù)進(jìn)行，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、遺傳算法、形態(tài)學(xué)理論、小波理論等得到日趨廣泛的應(yīng)用。例如，將圖嵌入方法用于圖結(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)特征提取[5]，在形狀分析中將句法、語(yǔ)義和統(tǒng)計(jì)統(tǒng)一描述[6]，應(yīng)用脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法將統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別和結(jié)構(gòu)模式識(shí)別建立聯(lián)系[7]，或者應(yīng)用像素統(tǒng)計(jì)特征分割結(jié)構(gòu)特征[8]。

一個(gè)具有混合屬性的事物是一個(gè)具有屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系的復(fù)雜系統(tǒng)[9]。一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)可以從不同角度去觀察，也就是變層次觀察。屬性是各類(lèi)事物特征的表達(dá)，屬性間的關(guān)系表達(dá)了所研究問(wèn)題的概念間的關(guān)系。復(fù)雜系統(tǒng)分類(lèi)識(shí)別是從低層概念綜合轉(zhuǎn)化到高層概念的過(guò)程，是從數(shù)據(jù)中提取出隱含概念結(jié)構(gòu)的過(guò)程[10]。屬性層次結(jié)構(gòu)之間關(guān)系能夠有效表達(dá)模式特征間的關(guān)聯(lián)信息和高階結(jié)構(gòu)信息。

筆者分析了復(fù)雜系統(tǒng)的屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系，在基于優(yōu)選特征屬性偏序結(jié)構(gòu)分析的白細(xì)胞形態(tài)分類(lèi)規(guī)則發(fā)現(xiàn)工作基礎(chǔ)上[11]，依據(jù)白細(xì)胞形態(tài)特征屬性的多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系，生成了屬性多層次結(jié)構(gòu)判驗(yàn)分類(lèi)器，建立了基于屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系的白細(xì)胞形態(tài)六分類(lèi)識(shí)別方法。

1 方法

1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

所用的A、B兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源分別為秦皇島市第一醫(yī)院提供的健康男性成人門(mén)診對(duì)象甲(1人隔天共2次采集)、乙丙(2人隔天共4次采集)外周血的血涂片。血涂片制作采用常規(guī)Wright染色，用Olympus BX50顯微鏡將血涂片細(xì)胞經(jīng)油鏡放大1000倍，通過(guò)彩色攝像機(jī)進(jìn)入NYD-100型醫(yī)學(xué)圖像分析系統(tǒng)，以BMP文件方式采集。考慮彩色細(xì)胞圖譜亮度的微小變化會(huì)對(duì)顏色直方圖分布產(chǎn)生較大影響，對(duì)原始樣本進(jìn)行了預(yù)處理，將圖片中的白細(xì)胞從背景中分割，調(diào)整亮度[12]，并進(jìn)行了人工分類(lèi)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)情況如表1所示。

1.2 屬性多層次結(jié)構(gòu)

形式概念分析由德國(guó)數(shù)學(xué)家Wille于1982年提出，體現(xiàn)了概念內(nèi)涵和外延的統(tǒng)一，是一種反映概念間的泛化與例化關(guān)系的二元關(guān)系，可以用作對(duì)具有共同屬性的對(duì)象進(jìn)行分組的工具[13]。屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系可以利用概念的層次關(guān)系和概念與內(nèi)涵的同一性來(lái)尋找概念，以構(gòu)成概念分類(lèi)器[14]。屬性按照分類(lèi)能力可分為獨(dú)立屬性、共有屬性和其組合模式[15]，不同層次下的屬性模式的有序排列可以表示不同類(lèi)事物，這種屬性層次化表達(dá)模式被稱(chēng)為屬性多層次結(jié)構(gòu)。

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)情況

從人類(lèi)認(rèn)識(shí)模式的角度看，可以構(gòu)造出如圖1所示的以屬性特征和對(duì)象相似性為指標(biāo)的屬性多層次結(jié)構(gòu)。

圖1 屬性多層次結(jié)構(gòu)Fig.1 The diagram of attribute multi-hierarchy space

定義1[15]，設(shè)K=(U,M,I)是一個(gè)形式背景，m∈M，且滿(mǎn)足{g(m)|m∈M}=U，則稱(chēng)m為最大共有屬性；設(shè)m0,m1,m2,…,mk是一些屬性，若滿(mǎn)足g(mi)?g(m0)，其中i=1,2,3,…,k(k≥2)，則稱(chēng)m0是m1,m2,…,mk的共有屬性。

定義2[15]，設(shè)K=(G,M,I)是一個(gè)形式背景，(M, ?)是屬性偏序集，屬性mi∈M，屬性mj∈M，若滿(mǎn)足{g∈G|(g,mj)∈I}?{g∈G|(g,mi)∈I}，即g(mj)=g(mi)，則稱(chēng)屬性mi與屬性mj有伴生關(guān)系。

定義3[15]，設(shè)K=(G,M,I)是一個(gè)形式背景，U1?U是一個(gè)類(lèi)獨(dú)有屬性的集合，而g(m)?U1，但g(m)∩Up=φ，這里Up是UI以外的任一個(gè)其他的類(lèi)，則稱(chēng)m是UI類(lèi)的獨(dú)有屬性。

由圖1可知，模式識(shí)別主要研究某些對(duì)象具有某些屬性，并可以通過(guò)屬性特征來(lái)區(qū)分為某些類(lèi)別的問(wèn)題。如果不同層次結(jié)構(gòu)之間具有若干相同的屬性有序排列，并且具有這些屬性的對(duì)象同屬一類(lèi)事物，則用較少屬性的層次結(jié)構(gòu)來(lái)表達(dá)該類(lèi)事物。不同層次結(jié)構(gòu)之間具有若干相同的屬性有序排列，但具有這些屬性的對(duì)象不屬于同一類(lèi)事物，則用較高屬性的層次結(jié)構(gòu)來(lái)區(qū)分不同類(lèi)事物。

表2 優(yōu)化后的白細(xì)胞形態(tài)數(shù)據(jù)集形式背景

Tab.2 The optimized formal context of leukocyte morphology dataset

圖2表示屬性分層分類(lèi)的原理，它將多類(lèi)屬性結(jié)構(gòu)問(wèn)題通過(guò)分層逐漸轉(zhuǎn)化為兩類(lèi)屬性結(jié)構(gòu)問(wèn)題，多類(lèi)結(jié)構(gòu){Q1,Q2,…,Qi,…,Qn-1,Qn}分解為兩類(lèi)結(jié)構(gòu){Q2m-1,Q2m}。

圖2 屬性分層分類(lèi)原理Fig.2 The principle diagram of attribute hierarchical classification

1.3 結(jié)構(gòu)分類(lèi)器

1.3.1 白細(xì)胞形態(tài)屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系分析

筆者在大量白細(xì)胞形態(tài)區(qū)域特征測(cè)定實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)前期研究[11]中的白細(xì)胞形態(tài)優(yōu)選特征進(jìn)行了離散化處理。根據(jù)形式概念分析中構(gòu)建形式背景的理論，對(duì)A組數(shù)據(jù)樣本構(gòu)造出了優(yōu)化后的白細(xì)胞形態(tài)數(shù)據(jù)集全屬性(包括決策屬性)形式背景。本文僅列出隨機(jī)抽取的27個(gè)樣本的形式背景，見(jiàn)表2。在形式背景中，每個(gè)實(shí)例代表一個(gè)預(yù)處理后白細(xì)胞形態(tài)。該形式背景屬性是對(duì)應(yīng)生成的6個(gè)條件屬性和6個(gè)決策屬性的數(shù)據(jù)集合，條件屬性A={i≥95,c≥52,m≥58,g≥256,h≥250,e}，決策屬性D={BAN，SEG，EOS，BAS，LYM，MON}。其中，i表示細(xì)胞漿區(qū)域r參數(shù)均方差值，i_y代表i≥95；c表示細(xì)胞核面積占分比，c_y代表c≥52；g表示細(xì)胞漿區(qū)域色調(diào)H參數(shù)平均值，g_y代表g≥256；m表示細(xì)胞核、漿之間S參數(shù)平均值的對(duì)比，m_y代表m≥58；h表示細(xì)胞漿區(qū)域R參數(shù)的平均值，h_y代表h≥250；e表示細(xì)胞核圓形度，按照數(shù)值大小可分成e1為0～0.6，e2為0.6～1.2，e3為1.2～1.8，e4為1.8～2.4，e5為2.4～3.0。

通過(guò)分析表2，可以發(fā)現(xiàn)對(duì)于分類(lèi)有指導(dǎo)意義的屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系知識(shí)。在去符號(hào)化、考慮屬性對(duì)互斥的關(guān)系下，得出以下決策關(guān)系和伴生關(guān)系。

圖3 屬性多層次結(jié)構(gòu)決策判驗(yàn)器Fig.3 The attribute multi-hierarchy decisions and inspection classifier

1)一級(jí)決策關(guān)系：CA(i)?DA(LYM∪BAS) DA(EOS∪MON∪BAN∪SEG)，即CA(i_y)?DA(EOS∪MON∪BAN∪SEG)，CA(i_n)?DA(LYM∪BAS)。

2)二級(jí)一類(lèi)決策關(guān)系：CA(i_n，g)?DA(LYM) DA(BAS)，即CA(i_n，g_y)?DA(LYM)，CA(i_n，g_n)?DA(BAS)。伴生關(guān)系：CA(h_n，e1e2e3)=DA(LYM)，CA(c_y)=DA(BAS)。

3)二級(jí)二類(lèi)決策關(guān)系：CA(i，c)?DA(EOS) DA(MON∪BAN∪SEG)，即CA(i_y,c_y)?DA(EOS)，CA(i_y,c_n)?DA(MON∪BAN∪SEG)。伴生關(guān)系：CA(m_y,g_y)=DA(EOS)。

4)三級(jí)決策關(guān)系：CA(i_y,c_n,m)?DA(MON) DA(BAN∪SEG)，即CA(i_y,c_n,m_y)?DA(MON)，CA(i_y,c_n,m_n)?DA(BAN∪SEG)。伴生關(guān)系：CA(g_n,e4e5)=DA(MON)。

5)四級(jí)決策關(guān)系：CA(i_y,c_n,m_n,g)?DA(BAN) DA(SEG)，即CA(i_y,c_n,m_n,g_n)?DA(BAN)，CA(i_y,c_n,m_n,g_y)?DA(SEG)。伴生關(guān)系：CA(h_y,e1e2e3)=DA(BAN)，CA(h_y)=DA(SEG)。

1.3.2 屬性多層次結(jié)構(gòu)決策判驗(yàn)器設(shè)計(jì)

在屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系中存在的決策關(guān)系和伴生關(guān)系均為偏序關(guān)系，都可以用作分類(lèi)屬性，但這種層次關(guān)系為祖孫先后關(guān)系，因此在上級(jí)關(guān)系能夠區(qū)別的情況下，可不再用下級(jí)區(qū)分，以減少非必要計(jì)算量。筆者轉(zhuǎn)變了思考角度，充分利用屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力，在獲取了骨干祖孫先后關(guān)系(即區(qū)別性能鮮明的屬性層次關(guān)系)后，劃分決策關(guān)系和伴生關(guān)系，用決策關(guān)系進(jìn)行類(lèi)別判定，用每種類(lèi)型判定后對(duì)應(yīng)的獨(dú)有伴生關(guān)系進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)別，融合決策條件判別器和伴生條件驗(yàn)別器，生成了以屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系為基礎(chǔ)的屬性多層次結(jié)構(gòu)決策判驗(yàn)器，見(jiàn)圖3。

該分類(lèi)器分為輸入、決策條件判別、伴生條件驗(yàn)別、輸出應(yīng)用4部分，其中決策條件判別和伴生條件驗(yàn)別部分為計(jì)算核心，決策條件判別部分又分為4級(jí)，在圖3中已經(jīng)標(biāo)明了各級(jí)的決策判別、伴生驗(yàn)別應(yīng)用條件。

1.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了全面測(cè)試屬性多層次結(jié)構(gòu)決策判驗(yàn)器的性能，以A組樣本為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，分別進(jìn)行有無(wú)伴生驗(yàn)別器的對(duì)比實(shí)驗(yàn)和循環(huán)次數(shù)λ的優(yōu)化實(shí)驗(yàn)；以B組樣本為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，設(shè)計(jì)了與表3中另外3種經(jīng)典算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，將4種方法在留一法驗(yàn)證下測(cè)試分類(lèi)精度。同時(shí)，為了保證測(cè)試結(jié)果的客觀性，文獻(xiàn)[16-18]中的3種經(jīng)典算法編寫(xiě)及特征提取工作均參照來(lái)源文獻(xiàn)的描述進(jìn)行，均采用PRTools中的軟件包標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)完成。

表3 對(duì)比方法

2 結(jié)果

2.1 伴生驗(yàn)別器必要性驗(yàn)證結(jié)果

針對(duì)A組測(cè)試樣本，分別進(jìn)行有無(wú)伴生條件驗(yàn)別及反饋兩種情況的分類(lèi)，其分類(lèi)精度如圖4所示。屬性偏序結(jié)構(gòu)決策判驗(yàn)器的總體平均分類(lèi)精度比單一決策判別器提高了13.56%，體現(xiàn)了伴生條件驗(yàn)別器和錯(cuò)誤反饋器的重要性；同時(shí)，BAN、SEG、EOS、BAS這4種白細(xì)胞類(lèi)型的分類(lèi)精度提升了至少18.5%，說(shuō)明在屬性特征g和c的測(cè)量上容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，經(jīng)反饋器返回再增強(qiáng)后，測(cè)量數(shù)據(jù)得到了改進(jìn)，分類(lèi)精度相應(yīng)獲得了大幅提高。

圖4 有無(wú)反饋情況下的分類(lèi)精度Fig.4 Classification accuracy comparision between with and without feedback

2.2 循環(huán)次數(shù)λ優(yōu)化結(jié)果

伴生條件驗(yàn)別器和錯(cuò)誤反饋器雖然重要，但勢(shì)必會(huì)增加計(jì)算成本，為此需要合理確定循環(huán)次數(shù)。筆者針對(duì)A組測(cè)試數(shù)據(jù)，做了λ分別取值0、1、2、3、4、5的6組實(shí)驗(yàn)，循環(huán)次數(shù)λ對(duì)總體平均分類(lèi)精度和總運(yùn)行時(shí)間的影響見(jiàn)圖5。

圖5 循環(huán)次數(shù)λ影響曲線Fig.5 The effect of cycles number λ

由圖5可知，總體平均分類(lèi)精度和總體運(yùn)行時(shí)間均隨著λ增大而增加。從曲線增長(zhǎng)趨勢(shì)來(lái)看，總體平均分類(lèi)精度在λ=3以后，增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯變緩，λ=3、4、5的情況下，總體平均分類(lèi)精度維持在95%～97%；但總體運(yùn)行時(shí)間在λ=3以后，增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯變陡，λ=4比λ=3的總體運(yùn)行時(shí)間以大于20%增加；為了滿(mǎn)足實(shí)際運(yùn)行需要，將循環(huán)反饋器循環(huán)次數(shù)λ設(shè)定為3。在特異樣本第3次仍未能通過(guò)驗(yàn)證的情況下，將對(duì)其舍棄或提示人工判斷。

2.3 與經(jīng)典分類(lèi)器的對(duì)比結(jié)果

白細(xì)胞形態(tài)屬性多層次結(jié)構(gòu)決策判驗(yàn)器與文獻(xiàn)[16-18]中3種經(jīng)典算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 不同分類(lèi)方法的分類(lèi)精度(%)對(duì)比

由表4可知，各種分類(lèi)方法對(duì)于不同種類(lèi)的白細(xì)胞樣本組，表現(xiàn)出或好或壞的分類(lèi)性能。對(duì)于總體測(cè)試樣本數(shù)據(jù)集，本方法取得了95.98%的最高分類(lèi)精度，比傳統(tǒng)方法中表現(xiàn)最好的基于統(tǒng)計(jì)規(guī)則庫(kù)匹配方法[17]的精度高出3%，比其他兩種傳統(tǒng)方法高出7%左右；并且，對(duì)于BAN、SEG、LYM、MON這4種白細(xì)胞類(lèi)別組，本方法也均表現(xiàn)出最佳的分類(lèi)效果。

3 討論

基于屬性分層分類(lèi)原理，屬性多層次結(jié)構(gòu)決策判驗(yàn)器中的決策判別器實(shí)際上是一種標(biāo)準(zhǔn)二叉樹(shù)形式，它把一個(gè)復(fù)雜的白細(xì)胞六分類(lèi)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為4層5個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題來(lái)解決，根據(jù)各種屬性特征值在屬性多層次結(jié)構(gòu)空間內(nèi)將模式逐步進(jìn)行由粗到細(xì)的分類(lèi)，體現(xiàn)了人類(lèi)根據(jù)各種知識(shí)進(jìn)行推理的思維過(guò)程?；趯傩远鄬哟谓Y(jié)構(gòu)關(guān)系建立的白細(xì)胞形態(tài)六分類(lèi)識(shí)別方法，具有如下的可行性和適用性。

3.1 可行性

由屬性偏序結(jié)構(gòu)生成的決策判別器具有一個(gè)合適的決策樹(shù)結(jié)構(gòu)，合理安排了樹(shù)的節(jié)點(diǎn)和分枝；據(jù)屬性偏序結(jié)構(gòu)的偏序關(guān)系，明確了在每個(gè)非終止節(jié)點(diǎn)上要使用的屬性特征；對(duì)屬性偏序結(jié)構(gòu)中的屬性特征均做了單值離散化處理，在各非終止節(jié)點(diǎn)處選的決策規(guī)則比較清晰。

3.2 適用性

筆者在建立白細(xì)胞數(shù)據(jù)集屬性偏序結(jié)構(gòu)時(shí)，擇優(yōu)選用了一些類(lèi)間高特異性屬性特征，這類(lèi)特征對(duì)區(qū)分某些類(lèi)別非常有效，對(duì)于區(qū)分其他類(lèi)型可能沒(méi)有用處，往往不被一次判決的分類(lèi)器選用。在這里，決策判別器為樹(shù)分類(lèi)器，但其特征卻能充分發(fā)揮作用。這是由于樹(shù)分類(lèi)器中每個(gè)非終止節(jié)點(diǎn)的判決，都選用那些有利于劃分兩子類(lèi)的特征，以此提高整體判決的正確率。

僅依據(jù)6個(gè)屬性特征建立白細(xì)胞數(shù)據(jù)集屬性偏序結(jié)構(gòu)，達(dá)不到單級(jí)分類(lèi)器處理多類(lèi)問(wèn)題時(shí)的特征維數(shù)要求，單級(jí)分類(lèi)器往往用多特征來(lái)提高識(shí)別正確率，常常造成“維數(shù)問(wèn)題”。然而，這里的樹(shù)狀決策判別器要求相反，它每次判決都選用少數(shù)特征，而且不同特征在不同的判決中又充分發(fā)揮不同的作用。

這里的決策判別器每次判決相對(duì)簡(jiǎn)單，雖然判決次數(shù)多到4次，但判定一個(gè)樣本所屬類(lèi)別的總計(jì)算量卻相對(duì)減少很多。在本文第2節(jié)中，白細(xì)胞形態(tài)屬性多層次結(jié)構(gòu)判驗(yàn)器在循環(huán)反饋器循環(huán)次數(shù)設(shè)定為3的情況下，取得了最優(yōu)異的分類(lèi)精度。這主要因?yàn)樗昧藢傩远鄬哟谓Y(jié)構(gòu)提取的分類(lèi)規(guī)則，在二叉樹(shù)分類(lèi)器基礎(chǔ)上，增加了伴生條件決策驗(yàn)別、錯(cuò)誤結(jié)果循環(huán)反饋及增強(qiáng)再處理的環(huán)節(jié)。

3.3 其他

同時(shí)，根據(jù)本文1.2節(jié)中的伴生屬性、伴生關(guān)系定義，對(duì)于偏序關(guān)系表達(dá)式{g∈G|(g,mj)∈I}?{g∈G|(g,mi)∈I}可以理解為：伴生屬性不一定決定該偏序關(guān)系，但在該偏序關(guān)系中一定存在。對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題，可以解釋為伴生條件不一定最先起到分類(lèi)決策作用，但它是該類(lèi)別的必然表現(xiàn)。因此，利用伴生條件設(shè)計(jì)驗(yàn)別器具有可行性。并且，在輸出應(yīng)用階段，設(shè)置了錯(cuò)誤驗(yàn)證結(jié)果融合反饋器。在反饋環(huán)節(jié)，采用了廣泛使用的直方圖均衡化技術(shù)。

4 結(jié)論

具有混合屬性的白細(xì)胞形態(tài)是有著屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系的復(fù)雜系統(tǒng)。復(fù)雜系統(tǒng)分類(lèi)識(shí)別是從低層概念綜合轉(zhuǎn)化到高層概念的過(guò)程，是從數(shù)據(jù)中提取出隱含概念結(jié)構(gòu)的過(guò)程。屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系有效表達(dá)模式特征間的關(guān)聯(lián)信息和高階結(jié)構(gòu)信息，通過(guò)層次化表達(dá)屬性、變層次利用屬性，依據(jù)屬性分層分類(lèi)原理，可以建立概念分類(lèi)器。

因此，筆者在分析6種白細(xì)胞形態(tài)特征屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用結(jié)構(gòu)關(guān)系發(fā)現(xiàn)分類(lèi)規(guī)則，獲取了白細(xì)胞6種類(lèi)型分類(lèi)目標(biāo)的決策關(guān)系和伴生關(guān)系，依據(jù)傳統(tǒng)決策樹(shù)分類(lèi)器形式，用決策關(guān)系進(jìn)行類(lèi)別判定，用每種類(lèi)型判定后對(duì)應(yīng)的獨(dú)有伴生關(guān)系進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)別，融合決策判別器和伴生條件驗(yàn)別器，生成了白細(xì)胞形態(tài)屬性多層次結(jié)構(gòu)決策判驗(yàn)器，從而建立了基于屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系的白細(xì)胞形態(tài)六分類(lèi)識(shí)別方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，合理確定了循環(huán)反饋器的循環(huán)次數(shù)為3。在對(duì)醫(yī)院門(mén)診實(shí)際樣本集的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，取得了95.98%的平均分類(lèi)精度，明顯高于其他3種經(jīng)典算法，證明了該方法具有較好的分類(lèi)性能。這種好的分類(lèi)性能主要取決于它充分利用了屬性多層次結(jié)構(gòu)提取的分類(lèi)規(guī)則，在傳統(tǒng)分類(lèi)器的基礎(chǔ)上，增加了伴生條件決策驗(yàn)別、錯(cuò)誤結(jié)果循環(huán)反饋及增強(qiáng)再處理的環(huán)節(jié)。該方法的顯著性能也證明，復(fù)雜系統(tǒng)屬性多層次結(jié)構(gòu)關(guān)系分析方法在模式識(shí)別領(lǐng)域具有重要的理論意義及應(yīng)用價(jià)值。

[1] 魏寧康，杜元元. 注重外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)檢查降低血液病漏診和誤診[J]. 檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)與臨床,2013,10(9):1166-1167.

[2] Khashman A. Investigation of different neural models for blood cell type identification[J]. Neural Computing & Applications, 2012(21):1-7.

[3] Fu KS, Albus JE, Anderson RH. Syntactic pattern recognition and application [M]. New Jersey: Prentice-Hall, 1982:152-164.

[4] 傅京孫. 模式識(shí)別及其應(yīng)用[M]. 北京：北京大學(xué)出版社,1990:20-28.

[5] Jaume G, Ernest V, Horst B. Feature selection on node statistics based embedding of graphs [J]. Pattern Recognition Letters, 2012, 33(15):1980-1990.

[6] Anand R. Revisioning the unification of syntax, semantics and statistics in shape analysis [J]. Pattern Recognition Letters, 2013,42(12)： 2301-2314.

[7] Frank TA, Jason M,Kinser,etal., A neural bridge from syntactic to statistical pattern recognition [J]. Neural Networks, 1999, 12(3):519-526.

[8] Impoco G, Tuminello L, Fuca N. Segmentation of structural features in cheese micrographs using pixel statistics [J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2011, 79(2):199-206.

[9] Slavakis K, Giannakis G, Mateos G. Modeling and optimization for big data analytics: (statistical) learning tools for our era of data deluge[J]. IEEE Signal Process Mag, 2014, 31: 18-31.

[10] Hong Wenxue,Yu Jianping,Cai Fu,etal. A new method of attribute reduction for decision formal context[J]. ICIC Express Letters Part B:Applications,2012,3(5): 1061-1068.

[11] 郝連旺，洪文學(xué)，李婷. 基于屬性層次關(guān)系的白細(xì)胞圖像類(lèi)間特異特征選取方法研究[J]. 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2014,31(6):1202-1206.

[12] 郝連旺，洪文學(xué). 基于多顏色空間特征融合的彩色白細(xì)胞圖像識(shí)別[J]. 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2013,30(5):909-913.

[13] Ganter B,Wille R. Formal Concept Analysis:Mathematical Foundantions[M].New York: Springer-Verlag, 1999:42-65.

[14] Poelmans J, Elzinga P,Viaene S,etal. Formal concept analysis in knowledge discovery: a survey[J].Conceptual Structures: from Information to Intelligence,2010:139-153.

[15] Hong Wenxue, Li Shaoxiong, Yu Jianping,etal. A new approach of generation of structural partial-ordered attributes diagram [J]. ICIC Express Letters, 2012, 3(4):2035-2042.

[16] 張勇. 彩色白細(xì)胞顯微圖像分析與識(shí)別[D]. 西安:西安交通大學(xué),1999.

[17] 湯學(xué)民，林學(xué)訚，何林. 白細(xì)胞圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的研究[J]. 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2007,24(6):1250-1255.

[18] 周穎穎. 彩色白細(xì)胞圖像的特征選擇與分類(lèi)識(shí)別[D]. 南京:東南大學(xué),2006.

The Application of Attribute Multi-Hierarchical Relationship in the Six-Classification Technology of Leucocyte Morphology

Hao Lianwang1,2Hong Wenxue1*

1(CollegeofElectricalEngineering，YanshanUniversity，Qinhuangdao066004,Hebei,China)2(LirenCollege,YanshanUniversity，Qinhuangdao066004,Hebei,China)

Leukocyte morphology with mixed attributes is a complex system with attribute multi-hierarchical relationship. The six-classification technology of leukocyte morphology can be achieved effectively by sufficient expression and variable level use of hierarchical attribute. A novel method of leukocyte morphology classification based on attribute multi-hierarchical relationship was proposed. The decision relationships and associated relationships of classification were obtained based on analysis of leukocyte morphology features attribute multi- hierarchical relationship. The classifier was established according to the relationships and reached an average classification accuracy of 95.98% significantly higher than the other 3 kinds of classical algorithm in a contrast experiment to a dataset of 952 hospital actual leukocyte images. Experimental results show that the method has a better classification performance, and also prove that attribute multi-hierarchical relationship of complex system has brilliant perspective on pattern recognition.

formal concept analysis; attribute multi-hierarchy; leukocyte morphology; classification

10.3969/j.issn.0258-8021. 2015. 05.003

2015-02-05， 錄用日期:2015-08-03

國(guó)家自然科學(xué)基金(61273019)；河北省科學(xué)技術(shù)研究與發(fā)展計(jì)劃科學(xué)支撐計(jì)劃項(xiàng)目(12270329)

TP391.42

A

0258-8021(2015) 05-0533-07

*通信作者(Corresponding author)， E-mail: hongwx@ysu.edu.cn