摘 "要：目的：介紹免疫組化彩色細胞圖像分割的意義。方法：通過介紹免疫組化彩色圖像分割特點及圖像分割的意義來闡述圖像分割的作用。結果：圖像分割對醫(yī)學彩色圖像的處理有重要的作用。結論：處理醫(yī)學彩色圖像時圖像分割占有十分重要的作用。

關鍵詞：醫(yī)學彩色圖像;圖像分割;作用

大量的醫(yī)學圖像多是通過各種顯微成像儀來獲取，這些醫(yī)學圖像和別的圖像工業(yè)物體圖等又不同。醫(yī)學圖像成像機理多種多樣，數(shù)據結構變化復雜，數(shù)據信息量大，因此其具有獨有的特點：

1、醫(yī)學圖像多為多個像的圖像。由于細胞在組織中分布密集，毗鄰較近甚至擠壓連結在一起，所以在圖像編輯時會存在粘連和重疊現(xiàn)象;而在切片時，由于切片的任意性，不可避免的也會出現(xiàn)細胞的粘連。

2、單個像的醫(yī)學圖像會出現(xiàn)采集圖像的邊界不夠清晰。這是因為受各種噪聲（例如水珠和其它附著物等），攝像設備分辨率不夠，樣本制作不同和光照不均勻等各種因素的影響，使圖像采集的清晰度不夠，陽性背景與對照背景的分界線不太明顯。

根據醫(yī)學圖像的以上這些特點，在對醫(yī)學彩色圖像進行圖像處理前，圖像分割占有十分重要的作用。在研究和應用圖像時，往往只對圖像中某些具有獨特性質和特定的的區(qū)域目標或前景感興趣。根據每幅圖像的組成結構以及應用需求來將圖像分割成若干個互不交集的子區(qū)域，人們就要從圖像中把識別和分析的目標或前景分離提取出來，分離提取出來以后才有可能完成對目標進行測量和對圖像進行處理。所以圖像分割就是指把感興趣的目標與背景分離出來，并按照不同的含義把目標分割開來，也就是提取目標。

例如：在對免疫組化的彩色圖像進行處理時，先要進行圖像分割，圖像分割也是免疫組化彩色細胞圖像中陽性細胞的提取、定量分析的重點。好的免疫組化彩色細胞圖像分割法能對陽性細胞進行計量分析，并且能進行形態(tài)分析等，免疫組化彩色細胞圖像分割問題的解決對臨床病理醫(yī)生的定量分析、百分比計量具有重要的作用。顯微圖像的分割法目前在醫(yī)學圖像處理中，仍然是國際研究的重點課題之一。在臨床診斷研究、醫(yī)學科研研究、病理診斷分析、醫(yī)學影像信息處理、計算機輔助疾病診斷等方面，圖像分割的應用范圍十分廣泛。在這些圖像處理應用中，圖像分割是不可缺少的一步，且也是最關鍵一步。醫(yī)學彩色圖像進行圖像分割時其意義有以下幾點：

1、可以為穿刺、放化學治療、外科手術等方案中提供病灶的位置、分布區(qū)域面積的定位目標。

2、可以定位建立感興趣區(qū)域的病灶信息數(shù)據庫，測量一些病灶的幾何的、統(tǒng)計的、病理的特征數(shù)據。

3、可以為治療效果評價、病理診斷分析、臨床研究診斷提供解剖結構、病灶等相關信息形態(tài)學依據。

醫(yī)學圖像分割的基本原理就是將圖像分割成若干個互不交集的子區(qū)域的過程。在分割的子區(qū)域中，它們是相互分開的，當像素是在相同的子區(qū)域內時，則應當是連通的，連通是集合中的任意兩點之間都存在著完全屬于這個集合的連通路徑[5]。

目前，圖像分割有很多方法，歸根到底，主要有三種不同的途徑：

1、以圖像的邊界為對象來進行分割，直接確定區(qū)域間的邊界來實現(xiàn)分割。

2、以區(qū)域為對象來分割，根據圖像的灰度、色彩、變換關系等相似特征來劃分圖像的子區(qū)域，并且將各個像素劃到相應區(qū)域稱區(qū)域法。

3、對圖像邊緣像素進行檢測，然后再進行分割。

這三種是不同的方法，是互補的，有時適合選擇一種分割方法，在另外的情況下要選擇另外一種，有時將這些方法合在一起分割效果更好。圖像分割沒有通用的、標準的、唯一的方法。分割方法主要包括：灰度閾值分割法、邊緣檢測法、區(qū)域分割法和聚類法等。以免于組化的彩色圖像分方法：基于色度學準則先建立一個彩色圖像的色度學準則，將彩色圖像粗分割成只有陽性圖像;然后在此基礎上用分割法對粗分割后的圖像分割，提取陽性細胞;最后對分割后的陽性細胞圖像進行修正，從而計算出陽性細胞的個數(shù)和面積。

圖像分割是指把圖像空間中所要的對象或一些有意義的區(qū)域分割出來，使這些區(qū)域能和背景分割開，提取出圖像中感興趣的目標，特別是可將細胞圖像的特征參數(shù)自動測量出來。分割的好壞會直接影響到后續(xù)圖像分析圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關鍵步驟。因此，圖像分割在醫(yī)學彩色圖像圖像處理中占了非常重要的作用，是圖像處理中從圖像預處理到圖像分析處理最為關鍵的一步驟。一方面它對特征測量、特征提取及度量有重要的影響作用，是目標表達的基礎;另一方面，對圖像分析和理解在圖像分割后更加容易。

參考文獻：

[1] 劉志文，安興，李衡，等.顯微細胞圖像分析方法的研究進展[J].北京理工大學學報，2014，34（5）：441-453.

[2] 周世勛，張杰.灰度預分割對三維醫(yī)學圖像配準的作用[J].中國醫(yī)學影像學雜志，2013，21（4）：301-304.