基于綜合特征和隨機(jī)森林的白細(xì)胞分類算法

懷聽(tīng)聽(tīng)，趙建偉，曹飛龍，呂永標(biāo)，楚建軍

（1.中國(guó)計(jì)量學(xué)院 理學(xué)院，浙江 杭州 310018；2.嘉善加斯戴克醫(yī)療器械有限公司，浙江 嘉興 314100）

眾所周知，血液中各類白細(xì)胞的計(jì)數(shù)是醫(yī)學(xué)血常規(guī)檢查的主要項(xiàng)目之一.臨床上醫(yī)護(hù)人員常以血常規(guī)檢查中各類白細(xì)胞的數(shù)目以及形態(tài)學(xué)特征作為系統(tǒng)疾病診斷的重要依據(jù).根據(jù)細(xì)胞的不同形態(tài)和大小，白細(xì)胞主要分為嗜堿性粒細(xì)胞、嗜酸性粒細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、單核細(xì)胞和中性粒細(xì)胞［1］.

傳統(tǒng)手工操作的血常規(guī)檢查除了工作量大、效率低等缺點(diǎn)外，還容易受人為因素的影響.隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)顯微圖像研究領(lǐng)域.而血液白細(xì)胞圖像自動(dòng)分類識(shí)別技術(shù)正是這一應(yīng)用的體現(xiàn)，它不僅可以解決白細(xì)胞人工計(jì)數(shù)方法存在的問(wèn)題，而且還具有圖片可保存、便于以后查驗(yàn)分類等優(yōu)點(diǎn).

一般來(lái)說(shuō)，白細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別技術(shù)主要包括圖像采集、圖像分割、特征提取和分類四個(gè)方面，其中特征提取和分類是關(guān)鍵.目前，許多文獻(xiàn)利用特征方法和分類器對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的研究［2－8］.其中，文獻(xiàn)［6］提出的白細(xì)胞自動(dòng)分類識(shí)別方法是利用序列前向選擇算法（sequential forward selection，SFS）對(duì)白細(xì)胞的二十多種形態(tài)和幾何特征進(jìn)行不同維數(shù)的約減和選擇，并分別采用支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）分類器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks，ANN）對(duì)五類白細(xì)胞進(jìn)行分類.實(shí)驗(yàn)證明該分類方法的結(jié)果不僅與特征的選擇有關(guān)，而且受分類器類型的影響.文獻(xiàn)［7］采取了分層支持向量機(jī)的方法（hierarchical SVM，HSVM）對(duì)五類白細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別，該方法可以減少分類提取的特征數(shù)目并降低每一層的分類復(fù)雜度，但是存在誤差逐層傳遞且得不到修正的問(wèn)題，從而影響最終的分類效果.文獻(xiàn)［8］提出了一種基于集成特征和隨機(jī)森林的白細(xì)胞分類方法（ensemble features and random forest，EFRF），該方法利用隨機(jī)森林分類算法對(duì)細(xì)胞核圖像上提取的若干個(gè)特征進(jìn)行分類，實(shí)驗(yàn)取得了比SVM分類器更好的識(shí)別效果.然而，EFRF在細(xì)胞核的特征選取上存在不足，即所選的特征不具有代表性，以致難以表達(dá)各類白細(xì)胞之間的差異，特別是三類顆粒細(xì)胞，因?yàn)槠浼y理和顏色特征大部分集中在細(xì)胞質(zhì)上.

特征的提取和分類器的選擇是繼白細(xì)胞圖像分割之后影響分類結(jié)果的重要因素.提取每一類白細(xì)胞最顯著性的特征，對(duì)于有效區(qū)分五種細(xì)胞類型是十分關(guān)鍵的.為此，我們將提取細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)中的某些重要信息作為綜合特征，提取常用的核質(zhì)比和圓形度特征加大白細(xì)胞之間的類別區(qū)分度.同時(shí)，針對(duì)細(xì)胞核形狀的多樣性，引入積分不變量［11］提取白細(xì)胞的細(xì)胞核形狀特征.該形狀特征不受細(xì)胞核的尺度變換和旋轉(zhuǎn)變換的影響.另外，我們引入旋轉(zhuǎn)不變共生局部二值模式（pairwise rotation invariant Co－Occurrence local binary pattern，PRICoLBP）［9］來(lái)描述三類顆粒細(xì)胞之間的差異信息以及細(xì)胞質(zhì)的顏色特征.將該特征用于顆粒細(xì)胞的識(shí)別，有利于提高算法的識(shí)別精度.最后利用運(yùn)行速度快、識(shí)別精度高的隨機(jī)森林作為分類器對(duì)上述所提取的綜合化了的四類特征進(jìn)行分類.實(shí)驗(yàn)證明我們所提出的白細(xì)胞分類方法比其他白細(xì)胞分類方法具有更高的分類精度，而且分類所需要的特征數(shù)目也遠(yuǎn)少于其他方法.

1 基于綜合特征和隨機(jī)森林的白細(xì)胞分類方法

提取白細(xì)胞的一些重要特征，如關(guān)于紋理、顏色和形態(tài)方面的特征，再結(jié)合隨機(jī)森林作為分類器，設(shè)計(jì)了一種高效的白細(xì)胞分類算法.具體流程見(jiàn)圖1.

在分割的細(xì)胞圖像中，首先提取細(xì)胞的核質(zhì)比、細(xì)胞核的圓形度、RGB顏色通道的PRICoLBP特征和細(xì)胞核的形狀特征；其次，對(duì)細(xì)胞核的形狀特征利用k－means算法進(jìn)行中心聚類，并把所有的細(xì)胞核形狀與每一類細(xì)胞核的形狀中心的距離作為細(xì)胞核形狀特征的表示；同時(shí)，針對(duì)PRICoLBP特征具有維數(shù)高以及隨機(jī)森林節(jié)點(diǎn)屬性隨機(jī)選擇的特點(diǎn)，利用SVM分類器獲取PRICoLBP特征在五類白細(xì)胞上的“分?jǐn)?shù)”，即該特征屬性在每一類白細(xì)胞上的區(qū)分度，并以此替代原來(lái)維數(shù)過(guò)高的紋理PRICoLBP特征；然后，對(duì)上述提取的四個(gè)白細(xì)胞特征進(jìn)行組合并作歸一化處理；最后，選取效率高的隨機(jī)森林作為分類器對(duì)上述特征進(jìn)行識(shí)別，從而確定五類白細(xì)胞.

圖1 基于綜合特征和隨機(jī)森林的白細(xì)胞分類方法Figure 1 A classification method based on synthetic feature and random forest for WBC

1.1 特征提取

五類成熟白細(xì)胞在細(xì)胞核的形狀、大小和細(xì)胞質(zhì)的顏色以及顆粒信息等方面存在不同程度的差異性，圖2是五類成熟白細(xì)胞的圖像.

圖2 五類白細(xì)胞示意圖Figure 2 Five types of WBC

從圖2所示的白細(xì)胞圖像上，我們可以看出細(xì)胞核的形狀可以呈現(xiàn)多葉或單葉狀態(tài)，不同時(shí)期的細(xì)胞核形態(tài)又不完全相同.對(duì)于顆粒細(xì)胞來(lái)說(shuō)其主要特征幾乎都呈現(xiàn)在細(xì)胞質(zhì)的顆粒和顏色上，這也是醫(yī)學(xué)上用來(lái)區(qū)分顆粒和無(wú)顆粒細(xì)胞的重要依據(jù).因此，在分割的細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)圖像上，我們提取了白細(xì)胞的如下特征：核質(zhì)比、細(xì)胞核的圓形度、PRICoLBP特征和形狀特征等.下面詳細(xì)闡述本文所選取的白細(xì)胞的重要特征.

1.1.1 核質(zhì)比特征

白細(xì)胞的細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)的面積之比簡(jiǎn)稱為核質(zhì)比R，可以表示為

其中：Snuc—細(xì)胞核面積，Scyt—細(xì)胞質(zhì)面積.五類白細(xì)胞中，淋巴細(xì)胞與單核細(xì)胞的核質(zhì)比存在差異最大.

1.1.2 圓形度特征

圓形度C是用來(lái)描述細(xì)胞核形狀類圓度特征，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式（2）中：P—細(xì)胞核邊界的周長(zhǎng).圓形度越接近于1表示細(xì)胞核形狀越接近圓形，0表示非圓.五類白細(xì)胞中，淋巴細(xì)胞的細(xì)胞核圓形度最大.

1.1.3 旋轉(zhuǎn)不變共生局部二值模式特征

PRICoLBP是在局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）［10］上的變形和改進(jìn).LBP是一種對(duì)灰度變換和旋轉(zhuǎn)變換都具有不變性的紋理特征，由于其能較好地刻畫(huà)圖像的紋理特性并且計(jì)算簡(jiǎn)單，因此它在圖像分類和人臉識(shí)別領(lǐng)域有廣泛地應(yīng)用.PRICoLBP特征是對(duì)兩個(gè)相對(duì)不同位置上的LBP紋理特征的結(jié)合，它可以表示成如下的數(shù)學(xué)形式：

其中：LBPru（A），LBPu（B，i（A））—A 點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)不變LBP特征和B點(diǎn)的一致LBP特征.B是相對(duì)于A點(diǎn)的一個(gè)坐標(biāo)，它的位置由A點(diǎn)唯一確定.記A點(diǎn)的梯度方向和法方向分別為g（A）和n（A），則B點(diǎn)的位置計(jì)算如下：

其中a和b為常量.

PRICoLBP特征集合了A、B兩點(diǎn)的LBP特征的同時(shí)又加入了它們之間的角度信息，使得它能夠更強(qiáng)地描述紋理和空間的結(jié)構(gòu)信息，并且它具有共生旋轉(zhuǎn)不變性，如圖3.

由于顆粒細(xì)胞的細(xì)胞質(zhì)中還包含著大量的顏色信息，為了進(jìn)一步描述細(xì)胞質(zhì)的顏色特征和局部結(jié)構(gòu)信息，本文把PRICoLBP特征的提取擴(kuò)展到多尺度和多顏色通道上.在提取A點(diǎn)的紋理特征之前，我們先要根據(jù)式（4）確定B點(diǎn)的位置，然后通過(guò)計(jì)算式（3）得到這一點(diǎn)的PRICoLBP特征.文中選擇在RGB彩色圖像中提取白細(xì)胞在這三個(gè)顏色通道上的PRICoLBP特征，并設(shè)置該特征的多尺度模板參數(shù)為2.這樣，提取到的多顏色PRICoLBP紋理特征是一個(gè)3540維的向量.

為了降低PRICoLBP特征的維數(shù)，我們利用核函數(shù)為χ2距離的SVM分類器對(duì)PRICoLBP特征進(jìn)行降維.其目的是在不降低PRICoLBP特征描述力的情況下減少PRICoLBP特征對(duì)綜合特征中其它低維特征的影響.具體的過(guò)程是利用PRICoLBP特征和SVM分類器對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行初步分類，得到SVM在五類白細(xì)胞上的一個(gè)類別判斷，并用它替代原來(lái)的PRICoLBP特征，從而使得PRICoLBP變成一個(gè)5維的向量.

通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)多尺度多顏色的紋理特征PRICoLBP不僅能夠提取顆粒細(xì)胞的紋理還可以更好地描述細(xì)胞質(zhì)的顏色信息，在一定程度上增加了五類細(xì)胞之間的區(qū)分度，提高了細(xì)胞的總體分類精度.

1.1.4 基于積分不變量的形狀特征

白細(xì)胞的細(xì)胞核形狀可以分為類圓形、單葉核、多葉核和不規(guī)則形狀等，而且在不同成長(zhǎng)階段細(xì)胞核形狀又呈現(xiàn)出不同程度的差異.提取細(xì)胞核的形狀特征不僅對(duì)細(xì)胞分類有用，而且可以根據(jù)細(xì)胞核的形狀來(lái)確定白細(xì)胞所處的生長(zhǎng)時(shí)期，如晚幼或中幼的顆粒細(xì)胞.

為達(dá)到合理有效地描述細(xì)胞核的形狀特征，我們引入積分不變量［11］提取了白細(xì)胞的細(xì)胞核形狀特征.基于積分不變量的形狀特征SD（σ）可描述為

其中：Gρ— 高斯核函數(shù)為尺度參數(shù)，表示形狀目標(biāo)D的特征函數(shù).

為了在分類中進(jìn)一步合理利用細(xì)胞核的形狀特征，本文利用k－means聚類算法對(duì)每一類細(xì)胞核的形狀進(jìn)行中心聚類，計(jì)算所有形狀特征與中心形狀的距離，并把它作為最終的形狀表示用于分類實(shí)驗(yàn).

利用積分不變量提取的形狀特征不僅對(duì)尺度變換和旋轉(zhuǎn)具有不變性，而且對(duì)噪聲有一定的魯棒性.該特征對(duì)于多核和單核細(xì)胞具有很高的辨識(shí)度，同時(shí)對(duì)于判斷多葉的核細(xì)胞所處的生長(zhǎng)階段也有所幫助.

1.2 隨機(jī)森林分類器

隨機(jī)森林是由若干個(gè)相互獨(dú)立的決策樹(shù)構(gòu)成的一個(gè)多分類器［12］.每棵決策樹(shù)就是一個(gè)獨(dú)立的分類器｛h（x，θk，M）｜k＝1，2，…，N｝，其中 N 是樣本個(gè)數(shù)，｛θk，M｜k＝1，2，…，N｝是訓(xùn)練決策樹(shù)的樣本集合，x為測(cè)試樣本的特征向量.單棵決策樹(shù)的訓(xùn)練過(guò)程如下：在大小為N的原始樣本中按照有放回的bagging采樣規(guī)則進(jìn)行N次隨機(jī)采樣得到｛θk，M｝，把它作為決策樹(shù)根節(jié)點(diǎn)的訓(xùn)練樣本.決策樹(shù)在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的M維特征屬性中隨機(jī)選擇其中的m（m?M）維，并逐個(gè)計(jì)算它們的基尼不純度指數(shù).利用基尼不純度最小準(zhǔn)則選出不純度指數(shù)最小的特征，把它作為該節(jié)點(diǎn)的分裂屬性，由分裂函數(shù)把當(dāng)前樹(shù)在此節(jié)點(diǎn)分為左右兩支子樹(shù)，以此循環(huán)直到不能再分裂或到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)為止.

隨機(jī)森林分類包含了訓(xùn)練和測(cè)試兩部分，由于決策樹(shù)的訓(xùn)練是兩個(gè)隨機(jī)選擇的過(guò)程，所以決策樹(shù)的深度可以達(dá)到最大，在訓(xùn)練過(guò)程中不會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合的問(wèn)題.隨機(jī)森林對(duì)一個(gè)新的測(cè)試樣本x分類，每棵決策樹(shù)會(huì)給出一個(gè)類別判斷，最后隨機(jī)森林綜合所有決策樹(shù)的投票.按照最大投票法則得出分類結(jié)果，即把每棵決策樹(shù)給出的分類看作是“選票”，隨機(jī)森林分類要選出得票數(shù)最多的那一類作為測(cè)試樣本的分類結(jié)果.

2 實(shí)驗(yàn)與分析

實(shí)驗(yàn)中所用到的白細(xì)胞圖像共有800張，其中60張是來(lái)自于Cellavision細(xì)胞數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)站上提供的標(biāo)準(zhǔn)白細(xì)胞圖片，其余的白細(xì)胞圖像都是由嘉善第一人民醫(yī)院提供的.一般來(lái)說(shuō)，人體外周血液中五種白細(xì)胞所占的比例不同.其中嗜中性粒細(xì)胞占50%～70%，淋巴細(xì)胞占20%～40%，單核細(xì)胞占3%～8%，嗜酸性粒細(xì)胞占1%～5%，嗜堿性粒細(xì)胞不超過(guò)1%.考慮到上述事實(shí)，本文在設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)時(shí)采用非均衡的方法對(duì)五類進(jìn)行采樣，以盡量貼近實(shí)際情況.實(shí)驗(yàn)中用到的白細(xì)胞具體數(shù)目如下：嗜堿性粒細(xì)胞16張、嗜酸性粒細(xì)胞15張、淋巴細(xì)胞269張、單核細(xì)胞21張和中性粒細(xì)胞479張.由于原始細(xì)胞圖像尺寸大小不一，本文實(shí)驗(yàn)中把細(xì)胞圖片的分辨率均調(diào)整為300×300，并且在每一類白細(xì)胞圖像中隨機(jī)選取50%的樣本作為訓(xùn)練樣本，剩余的細(xì)胞圖像作為測(cè)試樣本.文中所有實(shí)驗(yàn)均在 MATLAB 8.2.0（2013b），4核1.9GHz處理器和8GB RAM 環(huán)境下運(yùn)行.

實(shí)驗(yàn)中把提取的4個(gè)白細(xì)胞特征向量：細(xì)胞的核質(zhì)比、細(xì)胞核的圓形度特征、降維后的RGB顏色通道的PRICoLBP特征和基于積分不變量的形狀特征放到同一向量中，形成綜合特征.為了縮小綜合特征向量的不同分量之間取值量的巨大差異性，本文按照min－max標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)它們作歸一化處理，從而應(yīng)用于隨機(jī)森林分類器中.

在隨機(jī)森林分類器中，我們?cè)O(shè)置其決策樹(shù)的個(gè)數(shù)為300，且每次用于隨機(jī)選擇最優(yōu)節(jié)點(diǎn)分裂的特征數(shù)目為默認(rèn)參數(shù)，一般?。郏莼颍踠og2M＋1］，其中M為特征的維數(shù).實(shí)驗(yàn)過(guò)程共重復(fù)進(jìn)行100次，取其平均結(jié)果作為最終的分類精度.表1是本文所提出的方法在800張細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)庫(kù)上與文獻(xiàn)［6］、［7］和［8］中的幾種白細(xì)胞分類方法的測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較.

表1 白細(xì)胞分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 1 Classification results of white blood cell%

表1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提的白細(xì)胞分類方法比文獻(xiàn)［6］、［7］和［8］中的方法有更好的分類效果.文獻(xiàn)［6］和文獻(xiàn)［7］采用細(xì)胞的一般形態(tài)學(xué)特征對(duì)顆粒細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別，因此識(shí)別率相對(duì)比較低，從而導(dǎo)致平均識(shí)別結(jié)果不高.文獻(xiàn)［8］采用了隨機(jī)森林作為分類器對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行分類，雖然在整體和樣本數(shù)目較多的細(xì)胞類型上取得了比前兩種方法（［6］和［7］）更好的分類結(jié)果，但是由于其缺乏細(xì)胞質(zhì)的紋理和顏色等信息，使得它在樣本數(shù)量較少的顆粒細(xì)胞上的精度不高.本文所提出的白細(xì)胞分類算法無(wú)論是從每一類白細(xì)胞的分類精度還是從平均識(shí)別結(jié)果上都要比文獻(xiàn)［6］、［7］和［8］中的方法要高，總體達(dá)到95%左右.其中嗜堿性粒細(xì)胞和嗜酸性粒細(xì)胞識(shí)別結(jié)果相對(duì)較低，主要是由于這兩類顆粒細(xì)胞數(shù)目較少，而且提取的特征容易受分割效果以及染色情況的影響.本文的分類方法之所以取得較好的識(shí)別結(jié)果，一方面是因?yàn)檫x取了有效描述白細(xì)胞的特征，另一方面是因?yàn)殡S機(jī)森林在分類上有較高的分類精度.

3 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)五類白細(xì)胞的細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)的特性，在常用的核質(zhì)比和圓形度特征的基礎(chǔ)上，我們引入描述效果較好的PRICoLBP特征和形狀特征等，并選取高效的隨機(jī)森林作為上述特征的分類器.實(shí)驗(yàn)表明本文所提出的白細(xì)胞分類算法要優(yōu)于其他幾種分類方法，原因是本文選取的特征，特別是PRICoLBP特征和形狀特征能夠更有效地描述細(xì)胞質(zhì)的顏色、顆粒以及細(xì)胞核的形狀等信息，從而提高特征的區(qū)分度；同時(shí)，選擇的隨機(jī)森林分類器具有更高的分類精度.

本文所提出的白細(xì)胞分類算法只適用于正常的成熟白細(xì)胞，對(duì)于病變細(xì)胞或者其他類型的細(xì)胞，還需要根據(jù)不同細(xì)胞類型的特點(diǎn)選擇合適的特征.除此之外，如何進(jìn)一步提高顆粒細(xì)胞特別是嗜堿性粒細(xì)胞和嗜酸性粒細(xì)胞的識(shí)別精度還有待深入地研究.

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