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        一種基于紋理特征的肺癌細(xì)胞識別方法

        2015-04-12 18:34:00楊建胡貞
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2015年32期

        楊建 胡貞

        摘 要:基于對國內(nèi)外的圖像特征提取方法以及細(xì)胞識別技術(shù)的分析和研究,該文提出一種基于灰度共生矩陣的肺癌細(xì)胞識別方法。該研究首先采用灰度共生矩陣的方法對正常肺細(xì)胞和肺癌細(xì)胞提取紋理特征。其次,采用MATLAB對提取的紋理特征進(jìn)行了分析,獲取灰度共生矩陣特征參數(shù)。最后,對比分析特征參數(shù),實(shí)現(xiàn)肺癌細(xì)胞的識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,肺癌細(xì)胞表面裂溝深,形貌高低起伏大,而正常肺細(xì)胞的表面形貌較光滑,并以此紋理特征進(jìn)行的肺癌細(xì)胞識別方法,操作簡單,精確度高。

        關(guān)鍵詞:肺癌細(xì)胞 紋理特征 灰度共生矩陣 細(xì)胞識別 MATLAB

        中圖分類號:TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2015)11(b)-0255-02

        目前,肺癌是發(fā)病率增長最快、對人類健康和生命威脅最大的惡性腫瘤之一。若能及時(shí)檢測出肺部病變以及病變程度可以大大的減少發(fā)病率和死亡率。針對肺癌細(xì)胞的篩查,日常篩查工作量大容易產(chǎn)生人為誤差,所以,利用圖像處理和細(xì)胞圖像識別方法進(jìn)行肺癌細(xì)胞識別具有重大意義。對于細(xì)胞識別,通常癌細(xì)胞的辨別依據(jù)如:細(xì)胞的邊緣不規(guī)則核質(zhì)比明顯增大;細(xì)胞核形狀不規(guī)則等。這種識別方法的參數(shù)依據(jù)為細(xì)胞的周長、寬度和高度等參數(shù),此方法的準(zhǔn)確性易受分割結(jié)果的影響,因此,該文采用灰度共生矩陣提取細(xì)胞圖像的紋理特征參數(shù),并分析癌細(xì)胞圖像和正常細(xì)胞圖像紋理特征的不同之處,以此作為辨別正常細(xì)胞和癌細(xì)胞的依據(jù)。

        1 灰度共生矩陣

        簡單來說,灰度共生矩陣是一個(gè)概率矩陣,矩陣中的每個(gè)元素P(i,j)表示圖像中一個(gè)灰度級為i的點(diǎn)到達(dá)固定位置距離為d,灰度級為j的點(diǎn)的概率。其中,d可以理解為一個(gè)矢量,既決定兩個(gè)像素間的距離又可以表示兩個(gè)像素間的方向[1]。

        當(dāng)像素間d的屬性確定時(shí),即可確定對應(yīng)的灰度共生矩陣P(i,j)。

        為了更加直觀的了解圖像紋理的狀況,推導(dǎo)出幾個(gè)典型的灰度共生矩陣特征參數(shù),具體情況如下[2-3]。

        (1)角二階矩(ASM)反映了圖像灰度分布的均勻程度和紋理的粗細(xì)程度。

        (2)對比度(CON)反映了紋理溝紋深淺的程度和視覺上的清晰度。

        (3)相關(guān)性(COR)是指灰度共生矩陣中元素在水平或垂直方向上的相似度,該值反映了圖像的局部相關(guān)性。

        (4)熵(ENT)是指對圖像中所包含的信息量的度量,熵的大小體現(xiàn)了圖像所包含的信息量的多少。

        2 材料和方法

        該文中的肺癌細(xì)胞圖像和正常肺細(xì)胞圖像[4]均來自于原子力顯微鏡成像系統(tǒng),接觸模式成像,0.5 Hz掃描頻率。該文中的紋理特征參數(shù)主要是角二階矩、熵、相關(guān)性、對比度四個(gè)特征參數(shù),取d=1,θ=0°,45°、90°和135°。對比分析肺癌細(xì)胞與正常肺細(xì)胞的紋理差異,采用曲線擬合的方法進(jìn)行癌細(xì)胞的辨別。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        分別將5幅肺癌細(xì)胞圖像和正常肺細(xì)胞的紋理特征取平均值,然后再進(jìn)行對比分析。實(shí)驗(yàn)得出,肺癌細(xì)胞和肺細(xì)胞的角二階矩、相關(guān)性、熵和對比度分別為:0.246、0.9872、1.8746、0.1324和0.1348、0.9810、2.7412、0.3367.由結(jié)果可知,肺癌細(xì)胞的對比度比較小,正常肺細(xì)胞的對比度較大,根據(jù)其定義,可知,正常肺細(xì)胞圖像紋理的溝裂較淺,圖像清晰度要比肺癌細(xì)胞的圖像要清晰;從相關(guān)系數(shù)來講,正常肺細(xì)胞的相關(guān)系數(shù)比較小。通過熵的計(jì)算可以看出肺癌細(xì)胞的值都比較小,正常肺細(xì)胞的熵值比較大,熵值越大說明圖像中包含的信息量越豐富,圖像的紋理特征也就越復(fù)雜,說明正常肺細(xì)胞圖像紋理特征相對肺癌細(xì)胞圖像紋理特征更復(fù)雜;對于角二階矩,正常肺細(xì)胞的值比較小,從定義上說明正常肺細(xì)胞的紋理較細(xì)膩,而肺癌細(xì)胞的紋理粗糙。綜上所述,這些參數(shù)都間接說明了癌細(xì)胞表面裂溝深,形貌高低起伏大,而正常細(xì)胞的表面形貌較光滑。

        進(jìn)行一組實(shí)驗(yàn),細(xì)胞取自肺部,其特征參數(shù)分別為:CON=0.3829,ASM=0.1086,COR=0.9913,ENT=2.5759.由圖1中待測細(xì)胞特征參數(shù)可知,特征參數(shù)幾乎都落在紅色曲線上,說明此細(xì)胞是肺細(xì)胞。多次實(shí)驗(yàn)證明,此識別方法的準(zhǔn)確率可達(dá)92.5%。

        4 結(jié)語

        紋理特征作為圖像的一個(gè)基本的生物特征,為癌細(xì)胞的識別提供了重要的辨別依據(jù)。目前,紋理特征在圖像處理領(lǐng)域中成為非常重要的研究內(nèi)容,但紋理特征代表研究物體表層的內(nèi)容,無法獲得較高層次的內(nèi)容。因此,尋找更加可靠的生物特征是此方面工作的努力方向。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 黃亞麗,王蘭勛,李彩霞.基于灰度共生矩陣的圖像特征提取方法[D].河北大學(xué),2007.

        [2] Zilin Song,Zhibin Lu,“Algorithm research of Content based image feature extraction[C]//Paper presented at the tenth academic annual conference of the jiangsu Association for System engineering.2007

        [3] Bingchun Li,“Feature extraction of image zoom edge shape[J].Journal of Kashgar teachers college,2007,28(3):62-64.

        [4] Leonenko Z,F(xiàn)inot E,Amrein M.Adhesive interaction measured between AFM probe and lung epithelial type II cells[J].Ultramicroscopy, 2007,107(10):948-953.

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