本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)方面的應(yīng)用，具體涉及一種基于形態(tài)學(xué)特征的白帶中線索細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

白帶中的線索細(xì)胞即被加德納菌或小桿菌感染的鱗狀上皮細(xì)胞，它的細(xì)胞形態(tài)較正常鱗狀上皮細(xì)胞發(fā)生變異，由于細(xì)胞邊緣貼附大量顆粒狀物，邊緣不清晰整齊，細(xì)胞外觀顯得粗糙、有斑點(diǎn)和顆粒，透明度不高。線索細(xì)胞的出現(xiàn)大多與細(xì)菌性陰道炎有關(guān)，若發(fā)現(xiàn)大量的線索細(xì)胞，則可初步懷疑患者是細(xì)菌性陰道炎感染者。因此，線索細(xì)胞的識(shí)別是醫(yī)生診斷婦科疾病的強(qiáng)有力的依據(jù)。但由于線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞面積大小接近，醫(yī)務(wù)人員由于長(zhǎng)時(shí)間高強(qiáng)度的工作，可能會(huì)造成兩者誤檢。所以，本發(fā)明提供的基于形態(tài)學(xué)特征的白帶中線索細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別方法，基于線索細(xì)胞的形態(tài)學(xué)特征，結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)，達(dá)到自動(dòng)識(shí)別的效果，大大節(jié)省了人力，提高了效率和準(zhǔn)確率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提出一種基于形態(tài)學(xué)特征的白帶中線索細(xì)胞的自動(dòng)識(shí)別方法。結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)，先用生物顯微相機(jī)采集若干幅鹽水白帶顯微圖像，經(jīng)過圖像預(yù)處理，由于線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的面積周長(zhǎng)都遠(yuǎn)大于一般細(xì)胞，將線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞先提取出來，再依據(jù)灰度小圖中紋理上的特征將兩者進(jìn)行區(qū)分，從而達(dá)到高效便捷自動(dòng)識(shí)別的目的，大大減少了醫(yī)務(wù)人員的工作量，解放了人力。

本發(fā)明技術(shù)方案是一種基于形態(tài)學(xué)特征的白帶中線索細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別方法，該方法包括如下步驟：

步驟1：將白帶樣本溶解于適量的氯化鈉溶液中，用ccd工業(yè)相機(jī)采集若干幅鹽水白帶顯微圖像；

步驟2：對(duì)步驟1所得到的鹽水白帶顯微圖像進(jìn)行灰度化處理，得到白帶樣本的顯微灰度圖像；

步驟3：對(duì)步驟2所得到的顯微灰度圖像進(jìn)行中值濾波，得到中值濾波后的白帶顯微圖像；

步驟4：對(duì)步驟3所得到的濾波后的圖像進(jìn)行底帽變換，得到底帽變換圖像；

步驟5：對(duì)步驟4所得到的底帽變換圖像使用最大類間方差法獲得灰度閾值，并用所得到的灰度閾值對(duì)底帽變換圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像；

步驟6：對(duì)步驟5所得到的二值圖像進(jìn)行連通域標(biāo)記，并計(jì)算每個(gè)連通域的面積和周長(zhǎng)；

步驟7：對(duì)步驟6所得到每個(gè)連通域的面積和周長(zhǎng)大小，根據(jù)普通線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的面積和周長(zhǎng)的范圍，篩選出線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的連通域區(qū)域，記錄這些區(qū)域的坐標(biāo)；

步驟8：根據(jù)步驟7所得的區(qū)域坐標(biāo)，在步驟2得到的顯微灰度圖像中截取出對(duì)應(yīng)區(qū)域的圖像，得到線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的灰度圖像；

步驟9：計(jì)算步驟8所得到的線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的所有灰度圖像基于灰度直方圖的均值、標(biāo)準(zhǔn)方差、平滑度、熵；

步驟10：根據(jù)普通線索細(xì)胞的數(shù)值范圍，對(duì)步驟9所得的均值、標(biāo)準(zhǔn)方差、平滑度、熵進(jìn)行篩選，篩選出線索細(xì)胞，根據(jù)步驟7記錄其坐標(biāo)；

步驟11：根據(jù)步驟10記錄的坐標(biāo)，將篩選出的線索細(xì)胞區(qū)域在原圖中框選出來。

其中，步驟1中的氯化鈉溶液的濃度為0.9％。

其中，步驟3的具體步驟為：

步驟3-1：在顯微灰度圖像上滑動(dòng)8×8濾波窗口，使得需要處理的目標(biāo)像素位于濾波窗口的中心位置；

步驟3-2：按大小排序?yàn)V波窗口內(nèi)的像素灰度值，得到中值，用中值代替原目標(biāo)像素的像素值；

步驟3-3：滑動(dòng)濾波窗口到下一個(gè)像素點(diǎn)，直至圖像中所有像素點(diǎn)遍歷完畢。

其中，步驟4的具體步驟為：

步驟4-1：對(duì)濾波后的圖像用半徑為23的圓盤模板進(jìn)行先膨脹后腐蝕的處理；

步驟4-2：步驟4-1所得到的圖像減去原圖，即為底帽變換后的圖像。

其中，步驟5的具體步驟為：

步驟5-1：對(duì)底帽變換后的圖像用最大類間方差法求得最佳全局閾值；

步驟5-2：將步驟5-1所得到的最佳全局閾值和圖中各像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行比較，若閾值大于灰度值，將灰度值置為0，若閾值小于灰度值，將灰度值置為255，從而得到二值圖像。

其中，步驟9的具體步驟為：

步驟9-1：計(jì)算步驟8所得所有灰度圖像的均值m，即紋理平均亮度的度量，計(jì)算公式為：其中：l是灰度級(jí)總數(shù)；zi表示第i個(gè)灰度級(jí)；p(zi)是歸一化直方圖灰度級(jí)分布中灰度為zi的概率；

步驟9-2：計(jì)算步驟8所得所有灰度圖像的標(biāo)準(zhǔn)方差σ，即紋理平均對(duì)比度的度量，計(jì)算公式為：其中根號(hào)中的內(nèi)容實(shí)際上是均值的二階距μ2；

步驟9-3：計(jì)算步驟8所得所有灰度圖像的平滑度r，即紋理亮度的相對(duì)平滑度度量，計(jì)算公式為：

步驟9-4：計(jì)算步驟8所得所有灰度圖像的熵e，即隨機(jī)性的度量，計(jì)算公式為：

本發(fā)明提供的線索細(xì)胞的自動(dòng)識(shí)別方法，根據(jù)細(xì)胞的形態(tài)學(xué)特征，結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)線索細(xì)胞的區(qū)分和識(shí)別，不僅降低了醫(yī)務(wù)人員的工作強(qiáng)度，而且提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率，為患者提供了健康的保障。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的一種基于形態(tài)學(xué)特征的白帶中線索細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別方法的流程圖；

圖2是鹽水白帶顯微灰度圖像；

圖3是經(jīng)過中值濾波后的圖像；

圖4是經(jīng)過底帽變換后的圖像；

圖5是經(jīng)過二值化處理的圖像；

圖6是在框選出線索細(xì)胞后的圖像。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明提出的一種基于形態(tài)學(xué)特征的白帶中線索細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別方法進(jìn)行詳細(xì)說明：

步驟1：將白帶樣本溶解于適量0.9％的氯化鈉溶液中，用ccd工業(yè)相機(jī)采集若干幅鹽水白帶顯微圖像；

步驟2：對(duì)步驟1所得到的鹽水白帶顯微圖像進(jìn)行灰度化處理，得到白帶樣本的顯微灰度圖像；

步驟3：對(duì)步驟2所得到的顯微灰度圖像進(jìn)行中值濾波，得到中值濾波后的白帶顯微圖像；

步驟3-1：在顯微灰度圖像上滑動(dòng)8×8濾波窗口，使得需要處理的目標(biāo)像素位于濾波窗口的中心位置；

步驟3-2：按大小排序?yàn)V波窗口內(nèi)的像素灰度值，得到中值，用中值代替原目標(biāo)像素值；

步驟3-3：滑動(dòng)濾波窗口到下一個(gè)像素點(diǎn)，直至圖像中所有像素點(diǎn)遍歷完畢。

步驟4：對(duì)步驟3所得到的濾波后的圖像進(jìn)行底帽變換，得到底帽變換圖像；

步驟4-1：對(duì)濾波后的圖像用半徑為23的圓盤模板進(jìn)行先膨脹后腐蝕的處理；

步驟4-2：步驟4-1所得到的圖像減去原圖，即為底帽變換后的圖像。

步驟5：對(duì)步驟4所得到的底帽變換圖像使用最大類間方差法獲得灰度閾值，并用所得到的灰度閾值對(duì)底帽變換圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像；

步驟5-1：對(duì)底帽變換后的圖像用最大類間方差法求得最佳全局閾值；

步驟5-2：將步驟5-1所得到的最佳全局閾值和圖中各像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行比較，若閾值大于灰度值，將灰度值置為0，若閾值小于灰度值，將灰度值置為255，從而得到二值圖像。

步驟6：對(duì)步驟5所得到的二值圖像進(jìn)行連通域標(biāo)記，并計(jì)算每個(gè)連通域的面積和周長(zhǎng)；

步驟7：對(duì)步驟6所得到的面積和周長(zhǎng)大小，根據(jù)線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的形態(tài)特征，根據(jù)其面積和周長(zhǎng)的范圍，篩選出線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的連通域區(qū)域，記錄這些區(qū)域的坐標(biāo)；

步驟8：根據(jù)步驟7所得的區(qū)域坐標(biāo)，在步驟2得到的顯微灰度圖像中截取出對(duì)應(yīng)區(qū)域的圖像，得到線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的灰度圖像；

步驟9：對(duì)步驟8所得到的線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的灰度圖像，根據(jù)其灰度圖像的紋理特征對(duì)線索細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別，求出所有灰度圖像基于灰度直方圖的均值、標(biāo)準(zhǔn)方差、平滑度、熵；

步驟9-1：計(jì)算步驟8所得所有灰度圖像的均值m，即紋理平均亮度的度量，計(jì)算公式為：其中：l是灰度級(jí)總數(shù)；zi表示第i個(gè)灰度級(jí)；p(zi)是歸一化直方圖灰度級(jí)分布中灰度為zi的概率；

步驟9-2：計(jì)算步驟8所得所有灰度圖像的標(biāo)準(zhǔn)方差σ，即紋理平均對(duì)比度的度量，計(jì)算公式為：其中根號(hào)中的內(nèi)容實(shí)際上是均值的二階距μ2；

步驟9-3：計(jì)算步驟8所得所有灰度圖像的平滑度r，即紋理亮度的相對(duì)平滑度度量，計(jì)算公式為：

步驟9-4：計(jì)算步驟8所得所有灰度圖像的熵e，即隨機(jī)性的度量，計(jì)算公式為：

步驟10：對(duì)步驟9所得的均值、標(biāo)準(zhǔn)方差、平滑度、熵進(jìn)行篩選，根據(jù)線索細(xì)胞的數(shù)值范圍，篩選出線索細(xì)胞，根據(jù)步驟7記錄其坐標(biāo)；

步驟11：根據(jù)步驟10記錄的坐標(biāo)，將篩選出的線索細(xì)胞區(qū)域在原圖中框選出來。

本發(fā)明提供了一種基于形態(tài)學(xué)特征的白帶中線索細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別方法。由于醫(yī)務(wù)人員一直處在長(zhǎng)時(shí)間高強(qiáng)度的檢驗(yàn)工作中，容易產(chǎn)生視覺疲勞，而線索細(xì)胞和上皮細(xì)胞的形狀大小接近，因此極其容易將二者誤判。而本發(fā)明提供的線索細(xì)胞的自動(dòng)識(shí)別方法，根據(jù)細(xì)胞的形態(tài)學(xué)特征，結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)線索細(xì)胞的區(qū)分和識(shí)別，不僅降低了醫(yī)務(wù)人員的工作強(qiáng)度，而且提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率，為患者提供了健康的保障。