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        基于機(jī)器視覺技術(shù)的動態(tài)“白帶”常規(guī)檢測系統(tǒng)的開發(fā)

        2016-09-29 11:11:40
        科技視界 2016年20期
        關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺檢測

        肖威 金葉道 李衛(wèi)國

        【摘 要】陰道分泌物是由女性生殖系統(tǒng)分泌的,正常情況下為無色透明或乳白色。目前,以陰道分泌物增多、瘙癢等為主要表現(xiàn)的陰道炎發(fā)病率越來越高,嚴(yán)重影響廣大婦女的日常生活和工作。陰道分泌物的檢測結(jié)果可以有利指導(dǎo)后續(xù)治療。因此研發(fā)出一種不依靠人為判斷而給出客觀、真實、準(zhǔn)確報告的分析檢測系統(tǒng)十分重要。

        【關(guān)鍵詞】陰道分泌物;檢測;機(jī)器視覺

        0 前言

        陰道分泌物是由女性生殖系統(tǒng)分泌的,正常情況下為無色透明或乳白色。目前,以陰道分泌物增多、瘙癢等為主要表現(xiàn)的陰道炎發(fā)病率越來越高,嚴(yán)重影響廣大婦女的日常生活和工作。陰道分泌物俗稱“白帶”,“白帶”常規(guī)檢查是婦科診斷、上(?。┉h(huán)或人工流產(chǎn)術(shù)等手術(shù)和治療女性泌尿生殖系統(tǒng)疾病,如輸卵管炎、異位妊娠,泌尿系感染、術(shù)后感染和婦科腫瘤有關(guān),某些妊娠不良和妊娠并發(fā)癥等的一種常規(guī)例行檢查。目前常用的檢查方法是將陰道分泌物生理鹽水涂片后鏡檢,或者用五聯(lián)卡作為鏡檢的輔助檢驗方法。由于很多感染都是多細(xì)菌混合感染,而且在實際檢測病例中由于某些病理特征不明顯等情況,這些都需要經(jīng)驗豐富的檢驗員認(rèn)真分析才能給患者以正確的檢查結(jié)果,指導(dǎo)后續(xù)治療。因此應(yīng)用傳統(tǒng)的檢測方法來鑒定結(jié)果,受檢驗人員專業(yè)技術(shù)水平、經(jīng)驗、疲勞度等多種主觀條件限制。所以能夠研發(fā)出一種不依靠人為判斷而給出客觀、真實、準(zhǔn)確報告的分析檢測系統(tǒng)是十分必要的。

        1 軟件設(shè)計

        白帶常規(guī)檢查是婦科常見的一種檢查,通過陰道PH值,陰道清潔度,陰道微生物檢查、胺試驗、線索細(xì)胞、滴蟲、霉菌等檢查,來判斷女性是否白帶異常,是一項有關(guān)女性生理衛(wèi)生的身體檢查。目前市場上研發(fā)的超高倍婦科白帶分析系統(tǒng),利用視頻采集系統(tǒng)將載玻片下的視野放大到上千倍,以利于檢驗人員的觀察,此系統(tǒng)不能進(jìn)行自動分析,需要人為的檢驗判斷。本研究以“白帶”常規(guī)檢查中提供的多參數(shù)為目標(biāo),利用MATLAB軟件成功開發(fā)了一套可以給出報告的全自動檢測系統(tǒng)。本系統(tǒng)主要有四大模塊構(gòu)成。

        1.1 圖像的采集

        為了保證試樣在短時間內(nèi)活性細(xì)胞信息的準(zhǔn)確性,將采集的試樣放入載玻片后放入電子顯微鏡CCD攝像裝置下,定向移動載玻片中試樣,確保樣本全部視野都被錄制到動態(tài)試樣文件中,再通過軟件預(yù)設(shè)處理方法對動態(tài)文件進(jìn)行抓圖、分析、統(tǒng)計、給出檢測報告。

        1.2 圖像預(yù)處理

        在電子顯微鏡下拍攝的原始細(xì)胞圖像包含噪聲、反射光等很多干擾因素,因此,在進(jìn)行圖像的形態(tài)學(xué)特征提取之前,必須先對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理,以獲得清晰度高,信息量少的待處理圖像。圖像預(yù)處理包含噪聲去除和圖像分割兩部分內(nèi)容。

        1.2.1 圖像去噪增強(qiáng)

        根據(jù)采集圖像的實際情況,先利用形態(tài)學(xué)開處理、形態(tài)學(xué)閉處理對原始圖像進(jìn)行粗略去噪,然后用二維濾波器和小波算法對粗略去噪后的圖像進(jìn)行平滑處理,得到清晰度較高的樣本二值圖像。

        1.2.2 圖像分割

        經(jīng)過去噪增強(qiáng)后的圖像中包含有很多的樣本,對特征提取造成困難。所以,還需要對圖像進(jìn)行分割處理。本系統(tǒng)圖像分割算法主要運用區(qū)域生長算法和分水嶺分割兩種算法。首先利用區(qū)域生長算法根據(jù)事先預(yù)定的生長準(zhǔn)則,把像素或子區(qū)域集合成較大區(qū)域的處理方法,用來分離互不粘連圖像區(qū)域;再利用分水嶺分割算法將整幅灰度圖像看作是拓?fù)淦矫妫凑疹A(yù)設(shè)閾值自動尋找圖像中的灰度值突變區(qū)域,并進(jìn)行標(biāo)記分割處理相互粘連的樣本圖像。

        1.3 樣本特征的提取

        本課題目的在于提高檢測系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率,實現(xiàn)對多種細(xì)胞的種類判別。故此,在分割算法的基礎(chǔ)上,還需要進(jìn)一步提取比對樣本圖像的特征參數(shù)。不同的細(xì)胞具有不同二維圓形度、三維球形度、形狀數(shù)、線性度、歐拉數(shù)、偏心率等形態(tài)學(xué)特征。對這些樣本參數(shù)進(jìn)行提取,按實際重要性進(jìn)行合理加權(quán),并選擇適當(dāng)?shù)姆诸惼髯鰠?shù)分類和相似度計算,即可得出樣本所屬類別。本系統(tǒng)采用基于不變矩特征匹配的檢測方法,利用二階和三階歸一化中心矩構(gòu)造了7個不變矩M1-M7如下式(1)-(7)所示 ,成功實現(xiàn)樣本中多種細(xì)胞的準(zhǔn)確檢測。

        1.4 圖像參數(shù)信息提取求解模塊

        經(jīng)過處理后,已經(jīng)得到比較合理的圖像,再對圖像分別進(jìn)行上皮細(xì)胞、白細(xì)胞、滴蟲、霉菌、陰道桿菌五種細(xì)胞的提取以及數(shù)據(jù)的匯總,下圖1是霉菌檢測界面,圖2是樣本細(xì)胞全部檢測后匯總結(jié)果。

        1.5 生成檢測報告

        本細(xì)胞檢測系統(tǒng)編入自動生成檢測報告模塊,在樣本各種待檢測指標(biāo)完全檢測后,操作者可選擇是否生成檢測報告界面如圖3所示,可生成樣本報告電子文檔,如圖4所示。

        2 結(jié)論

        本研究是在傳統(tǒng)檢驗分析方法基礎(chǔ)上,將機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)婦科“白帶”常規(guī)檢查方面,解決人為檢測中出現(xiàn)的諸多不足現(xiàn)象,大大降低檢驗人員的勞動強(qiáng)度,具有客觀、精確、快速反饋等功能,目前國內(nèi)、外尚未見到將此技術(shù)應(yīng)用在實際操作中的相關(guān)報道,因此該系統(tǒng)的開發(fā)具有較大的實際應(yīng)用價值。

        【參考文獻(xiàn)】

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        [3]陳琴.基于機(jī)器視覺的糞便白細(xì)胞自動檢測動態(tài)庫設(shè)計與實現(xiàn)[D].山東大學(xué),2015,4.

        [4]金勝航.AVE-763尿液有形成分分析儀“機(jī)器視覺”技術(shù)的評價[J].浙江檢驗醫(yī)學(xué),2010(02 ):93-96.

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