基于核糞环的图像分割方法用于急性淋巴细胞白血病分类
计算机视觉与模式识别
2026-05-14 v1 人工智能
摘要
针对急性淋巴细胞白血病 (ALL) 的周血涂片自动分析受低对比度和细胞质外观差异较大等限制，导致传统基于膜的分割方法难以实现。我们发现，许多近期方法依赖重型神经网络和大量训练，仍难在染色和获取差异性上获得良好泛化。为此，本文提出基于核糞环的图像分割方法 (PRISM)，用围绕核的自适应同心区域取代对细胞质边界的显式描绘。这些核糞环区域使我们能够通过整合颜色信息与由灰级共生图模式提取的纹理统计量，提取稳健的细胞质描述符，而无需精确的细胞边界检测。经校准的堆叠集成传统分类器实现了高性能，准确率达 98.46%，精确率-召回 AUC 为 0.9937。
引用
@article{arxiv.2605.12851,
title = {PRISM: Perinuclear Ring-based Image Segmentation Method for Acute Lymphoblastic Leukemia Classification},
author = {Larissa Ferreira Rodrigues Moreira and Leonardo Gabriel Ferreira Rodrigues and Rodrigo Moreira and André Ricardo Backes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.12851},
year = {2026}
}
备注
Paper accepted for publication at the XXVI Simp\'osio Brasileiro de Computa\c{c}\~ao Aplicada \`a Sa\'ude (SBCAS 2026), Ouro Preto, MG, Brazil