Quá trình nhuộm làm nổi bật các đối tượng ký sinh trùng, tiểu cầu, bạch cầu và artefact trên hình ảnh mẫu máu giọt mỏng. Để xác định được toàn bộ tế bào nhiễm kí sinh trùng, cần thiết thực hiện 2 bước: xác định được các điểm ảnh là kí sinh trùng và tìm
được vùng đối tượng tế bào chứa ký sinh trùng đó. Cho đến nay, bước phát hiện kí sinh trùng vẫn còn là một vấn đề khó, bởi vì, trong hình ảnh mẫu máu thực tế có chứa nhiều thành phần nhạy với màu nhuộm (như đã nêu ở trên). Do vậy, quá trình phát hiện tế
bào nhiễm ký sinh trùng chỉ dừng ở mức độ tương đối và mang tính chất hỗ trợ người chuyên viên xác định nhanh chóng các vùng ảnh khả nghi để tập trung vào quan sát. Di Ruberto [12] đã sử dụng phép toán hình thái cực đại vùng (morphological regional extrema) để phát hiện các điểm ảnh được nhuộm (các điểm ảnh này có giá trị cường độ
màu lớn hơn nhiều so với các điểm màu xung quanh). Công trình cũng trình bày khả
năng nhận dạng các đối tượng bạch cầu, tiểu cầu, và thể phân liệt bằng cách so sánh kích thước của chúng với kích thước trung bình của tế bào. Tuy nhiên cách làm này có thể gây ra lỗi khi hình ảnh không chứa điểm anh nhuộm nào thì một sốđiểm ảnh theo thuật toán vẫn được tạo ra. Ngoài ra, việc dựa vào thông tin kích thước để xác định bạch cầu cũng không hoàn toàn đúng, vì trong một số loại kí sinh trùng nhiễm bệnh làm tăng kích thước của hồng cầu. Ví dụ như kí sinh trùng Plasmodium vivax có thể
phình to tế bào hồng cầu lên đến 2.5 lần. (Phụ lục A).
Ross [15] sử dụng một phương pháp tương tự như Di Ruberto, sử dụng 2 mức ngưỡng (toàn cục và cục bộ) để định vị các điểm ảnh nhuộm. Rao [35] cũng sử dụng phân ngưỡng để phát hiện các điểm ảnh, tuy nhiên Rao đã tiền xử lý hình ảnh để xóa đi các
giá trị màu sắc có độ chênh lệch lớn - chính là các điểm ảnh nhuộm, để hạn chế lỗi xảy ra khi trong hình ảnh không có điểm ảnh nhuộm. Trong thuật toán, Rao đã giả thiết
điểm ảnh nhuộm tối hơn điểm ảnh bình thường.
Boray Tek [25] đã đề nghị mô hình xác suất dựa vào histogram màu sắc đề phân lớp các điểm ảnh nhuộm và không nhuộm. Với phương pháp hày Tek đã loại bỏ được hạn chế về sự phân biệt điểm ảnh nhuộm sáng hơn/tối hơn so với điểm ảnh bình thường. Các phương pháp nêu trên đều có chung một cách tiếp cận: tìm các điểm ảnh có màu nhuộm trước, sau đó dựa vào các điểm ảnh nhuộm làm mặt nạđể tái tạo lại tế bào bằng phương pháp hình thái học.
Với công trình của MinhTam-Lê, 2 quá trình song song được thực hiện : (1) quá trình tìm các điểm ảnh nhuộm bằng phương pháp phân ngưỡng histogram và (2) quá trình phân tách riêng các vùng tế bào. Sau đó, kết hợp 2 thông tin của hai quá trình để được vùng tế bào có khả năng nhiễm ký sinh trùng.
Trong cách thức thực hiện trong luận văn, vì các đối tượng đã được phân tách ở bước trước, trong bước này chỉ cần xét trong vùng đối tượng có xuất hiện điểm ảnh nhuộm hay không. Cách xác định các điểm anh nhuộm theo cách thức này dựa trên đặc điểm của mỗi vùng tế bào, chứ không phải dựa trên đặc điểm toàn cục như các cách thức đã nêu. Bằng quan sát và thực nghiệm trên nhiều vùng đối tượng tế bào, có một vài nhận xét như sau:
- Vì các vùng đối tượng tế bào đã được tách nhỏ, sự khác biệt giữa histogram cường độ màu của tế bào bình thường và tế bào nhiễm ký sinh trùng (có chứa
điểm ảnh nhuộm) không rõ rệt.
- Nếu xét vùng lân cận các điểm ảnh của ký sinh trùng trong tế bào máu, ta thấy rằng sự chuyển tiếp màu sắc ở đây rất rõ rệt. Ngược lại ở tế bào bình thường cường độ sáng trải đều và không có sự biến đổi đột ngột.
Để phát hiện được sự khác biệt này, hai đặc trưng được lựa chọn, với giả thiết rằng nếu có mặt kí sinh trùng trong tế bào, thì điểm có cường độ sáng nhất nằm trong vùng chứa kí sinh trùng, đặt điểm đó là Cxy. Gọi W là vùng cửa số MxN chứa Cxy. Hai đặc trưng
Trung bình gradient g của W:
Gọi I là ảnh mức xám (ở đây là ảnh grayscale của W), khi đó độ chênh lệch cường độ màu (intensity gradient) tại điểm ảnh (i, j) và trung bình độ chệnh lệnh
được tính bởi công thức sau:
( , ) ( 1, ) ( 1, ) ( , 1) ( , 1) g i j I i j I i j I i j I i j (4-5) 1 1 2 2 1 ( , ) ( 2)( 2) N M i j g g i j N M (4-6)
Khác biệt d về cường độ màu giữa vùng trong và ngoài W:
Ở đây, giá trị màu Hue được chọn để đặc trưng cho màu sắc của các điểm ảnh. Gọi h là giá trị hue của điểm tối nhất, thì hmean và hcov lần lượt là trung bình và phương sai của tập giá trị hue của các điểm ảnh nằm ngoài W. Khi đó, khác biệt
d được tính dựa trên công thức tính khoảng cách Mahalanobis:
) ( ) ( T cov 1 mean mean h h h h h d (4-7)
Sau khi có được tập đặc trưng (g, d) của tập tế bào mẫu bao gồm các tế bào đã được phân thành hai loại: tế bào hồng cầu khỏe mạnh và tế bào hồng cầu bị nhễm kí sinh trùng, bước tiếp theo là tìm ra phân ngưỡng để xác định được tế bào bất kỳ thuộc loại nào. Thuật toán SVM (support vector machine) được lựa chọn để tính toán hàm phân ngưỡng.
Hình 4-14 là kết quả tính toán hàm phân ngưỡng bằng phương pháp SVM dựa trên tập
đặc trưng (g, d) của 800 tế bào bình thường (dấu cộng ‘+’ đỏ) và 100 tế bào có nhiễm kí sinh trùng (dấu hoa thị ‘*’ xanh). Đường vạch chéo là đường biểu thị hàm phân ngưỡng. Phân tích kết quả, ta có thể thấy rằng các tế bào bình thường co cụm ở vùng góc trái dưới – tương ứng với có giác trị các đặc trưng g và d đều thấp, còn các tế bào nhiễm kí sinh trùng thì phân bốở những vùng có giá trị g và d lớn.
Chương 5.
Hệ thống Phân tích Tự động
Hình ảnh Mẫu máu
Nội dung của chương này trình bày mô hình xử lý và chi tiết các bước thực hiện của hệ thống phân tích tự động hình ảnh mẫu máu. Các phương pháp trong lý thuyết, trong các công trình nghiên cứu và phương pháp đề nghị được kết hợp áp dụng trong các các bước xử lý.