分類決策樹

本論文所採用的分類方式是以二元樹(binary tree)結合支持向量機(support vector machine) (圖 3.29)，將白血球細胞核分類，最終目的是要將輸入的特徵向

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量分類分成五種分類，也就是嗜中性粒細胞、嗜酸性粒細胞、嗜鹼性粒細胞、淋 巴細胞以及單核球(圖 3.30)。

本論文在分類器結構使用二元樹的原因在於某些白血球細胞核的形狀非常 不固定，像是嗜中性粒細胞、嗜酸性粒細胞以及嗜鹼性粒細胞，而在本論文的特 徵選取部分又大量使用了形狀特徵，因此藉由設計適當的二元樹節點，或許有助 於分類表現，所以二元樹成為了本論文的最佳選擇。

圖 3.29 支持向量機二元樹

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(a) (b) (c) (d) (e)

圖 3.30 五種類白血球 ，分別為 (a) 嗜中性粒細胞，(b) 嗜酸性粒細胞，(c)嗜鹼 性粒細胞，(d) 單核細胞，(e) 淋巴細胞。

由二元分類樹的結構可以知道共有四個分類節點，依照不同的分類目的將分 類器分別訓練，在根節點的部分將細胞核區分成粒細胞或者是淋巴細胞或者單核 細胞兩大類別，根據所選取的形狀特徵，在輪廓、正圓度以及分葉數量上有很大 的差異，因此在根節點將粒細胞以及淋巴細胞與單核細胞先做區分，將有利於後 續的分類器工作。

順著根節點分類結果，右側子節點目的在於區分淋巴細胞與單核細胞，兩者 最大的差別在於面積，單核細胞在血液中無論體積以及面積都是最大的，而淋巴 細胞則與紅血球大小相差無幾，這一明顯特徵將有助於此分類器將兩者作明確的 區分。

根節點左側子節點的目的是要將粒細胞進一步區分成兩大類，分別是嗜鹼性 粒細胞，以及嗜中性與嗜酸性粒細胞；嗜鹼性粒細胞因為其細胞內含有大量嗜鹼 性顆粒，因此細胞核常常會被嗜鹼性顆粒所遮蔽，倘若以本論文中的作法，以飽 和度作為線索來切割細胞核，將會把嗜鹼性顆粒連帶細胞核一併切割出來，可以 想見細胞核堅實度將會因為嗜鹼性顆粒的影響而變得非常高；圓度方面也因為細 胞核邊界並沒有太大變動所以呈現高圓度；邊界到中心的距離則因為圓度偏高，

所以變異數與其他兩類粒細胞相比會偏低；而在紋理的部分，因為嗜鹼性顆粒與 細胞核互相遮蔽，所以在凸殼區域內同質性(homogeneity)、相關度(correlation) 都會比嗜酸性及嗜中性粒細胞要高，透過這些特性或許可以將嗜鹼性及嗜中性與

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嗜酸性做出區分。

最後一個分類器則是用來區別嗜中性粒細胞與嗜酸性粒細胞，兩者的區別主 要在於嗜酸性粒細胞內含有嗜酸性顆粒，所導致的直接結果則是在紋理特徵，在 細胞核凸殼區塊的部分，因為嗜酸性粒細胞的影響，所以就細胞核飽和度影像而 論，嗜酸性粒細胞的對比度應該會比嗜中性粒細胞來得低，同質性以及相關度則 會比嗜中性粒細胞來得高；因為嗜中性粒細胞的扭曲程度遠比嗜酸性粒細胞來得 高，因此邊緣到中心的距離帄均值還有均方差的部分，就遠、中以及近距離分佈 而言，嗜中性粒細胞的變異程度會比嗜酸性粒細胞來得高，同樣地，因為細胞核 扭曲程度的緣故，邊緣輪廓變異程度依然是嗜中性粒細胞高於嗜酸性粒細胞，透 過這些特徵，可能可以將嗜中性粒細胞與嗜酸性粒細胞作出區分。

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