邱實(shí)

摘 要：為應(yīng)用超聲組織定征紋理分析方法判斷鱘魚(yú)性腺成熟度，首先對(duì)17尾雌性雜交鱘進(jìn)行性腺成熟度檢測(cè)鑒定，其中7尾成熟，5尾未熟，5尾過(guò)熟，再應(yīng)用超聲組織定征分析法對(duì)上述鱘魚(yú)性腺成熟、未熟、過(guò)熟的超聲檢測(cè)圖像分別進(jìn)行灰度特征值計(jì)算，選取了角二階距、相關(guān)度、熵、逆差距、對(duì)比度5個(gè)特征值，定量分析了鱘魚(yú)三個(gè)性腺發(fā)育期的超聲圖像的區(qū)別，確定了超聲組織定征紋理分析方法判斷鱘魚(yú)性腺成熟度的可行性。

關(guān)鍵詞：超聲組織定征、鱘魚(yú)性腺、角二階距、相關(guān)度、熵、逆差距

近年來(lái)，超聲組織定征通常被應(yīng)用到人體醫(yī)學(xué)，通過(guò)不同的參數(shù)，區(qū)別不同程度的病變。一方面，B超圖像是紋理圖像，不同程度地反映了組織的結(jié)構(gòu)，相同組織的不同狀態(tài)會(huì)形成不同紋理，在圖像上產(chǎn)生光點(diǎn)粗細(xì)和分布的差別，醫(yī)生正是根據(jù)這種紋理來(lái)判斷器官有無(wú)病變[1-2]；另一方面，由于肉眼的局限性，對(duì)紋理、灰度級(jí)等細(xì)小的變化分辨不出，不能最大程度區(qū)分圖像的紋理信息，因此，可以通過(guò)對(duì)圖像紋理的定量分析來(lái)進(jìn)一步挖掘圖像信息，為診斷觀察提供量化依據(jù)。而國(guó)內(nèi)將超聲組織定征的方法應(yīng)用到判斷鱘魚(yú)性腺成熟度上的研究較少，該方法可以顯著性地描述鱘魚(yú)性腺不同時(shí)段的紋理變化，為不同性腺發(fā)育期提供理論基礎(chǔ)，以便快速及時(shí)地監(jiān)測(cè)性腺發(fā)育情況，減少肉眼判斷的失誤率。

1 材料和方法

1.1 材料

材料來(lái)源于2012-2013年云南阿穆?tīng)桏\魚(yú)集團(tuán)有限公司適合繁殖年齡的雌性雜交鱘[達(dá)氏鰉（♀）×史氏鱘（♂）]17尾。

1.2 儀器及分析軟件

徐州凱信便攜式kx-2000 B超機(jī)，計(jì)算機(jī)，MATLAB軟件，photoshop軟件，Microsoft Excel 2007。

1.3 取樣方法

用B超機(jī)對(duì)每條魚(yú)的魚(yú)腹側(cè)面進(jìn)行掃描，每一探頭都有其超聲發(fā)射面，以魚(yú)皮膚黏液涂層為介質(zhì)，在卵巢上的皮膚滑行。要求所有提取的圖像都是在相同條件下得到的，探頭盡量垂直于體壁并避免骨板的遮擋，在B超機(jī)上保存圖片后，用自帶軟件將圖像導(dǎo)入計(jì)算機(jī)內(nèi)。用取卵器在魚(yú)腹部采卵，觀察卵的發(fā)育情況判斷性腺成熟度。

1.4 測(cè)量方法

在計(jì)算機(jī)上打開(kāi)B超圖像，用photoshop截取需要測(cè)量的區(qū)域，取樣框設(shè)置為1 cm×1 cm，64 pixel×64 pixel的圖片，將圖片輸入到MATLAB軟件后，轉(zhuǎn)換成灰度圖，計(jì)算灰階特征值，選取5個(gè)特征值，分別是角二階距（ASM）、相關(guān)度（COR）、熵（ENT）、逆差矩（IDM）、對(duì)比度（CON）。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

所測(cè)數(shù)據(jù)用Excel進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和單因素方差分析，以P<0.05為顯著性差異。

2 結(jié)果

2.1 性腺成熟度鑒定結(jié)果

通過(guò)取卵器采卵的方法從17尾雜交鱘性腺檢查中鑒定出7尾發(fā)育良好，適合繁殖，5尾發(fā)育未成熟，5尾發(fā)育過(guò)熟。

2.2 紋理特征值的計(jì)算及分析結(jié)果

對(duì)成熟、未熟、過(guò)熟三個(gè)發(fā)育階段取得的圖像在MATLAB中分別計(jì)算角二階距，相關(guān)度，熵，逆差距，對(duì)比度，結(jié)果見(jiàn)表1。對(duì)結(jié)果進(jìn)行方差分析，相關(guān)度、角二階距、熵、對(duì)比度、逆差距在卵巢成熟、過(guò)熟、未熟三個(gè)階段的圖像的差異有顯著意義（F>3.98，P<0.05），見(jiàn)表1。

3 討論

3.1 性腺成熟度的紋理分析

灰度共生矩陣法是根據(jù)圖像中一個(gè)像素的位置，相鄰像素之間的灰度差和距離，以及相鄰像素對(duì)該像素的角度，從而推導(dǎo)出描述紋理特征的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。角二階距（ASM）是圖像灰度分布均勻性的度量，圖像呈現(xiàn)較粗的紋理。相關(guān)度（COR）是圖像線性度的度量，用來(lái)衡量灰度共生矩陣的元素在行或列的方向相似程度。熵（ENT）是圖像具有的信息量的度量，圖像紋理越多，包含的信息量越大，熵值最大。逆差距（IDM）反映圖像紋理的同質(zhì)性，度量圖像紋理局部變化的多少。對(duì)比度（CON）反映紋理的清晰程度，圖像中紋理的溝紋越深（反差像素大），CON值越大。

通過(guò)5個(gè)常用紋理參數(shù)可以看出卵巢圖像有顯著性差異，幾種實(shí)相之間的聲學(xué)特性已經(jīng)改變，并反映在聲像圖的紋理特征上。從角二階距值（表1）可看出，成熟時(shí)期數(shù)值最大，說(shuō)明紋理粗糙，卵粒飽滿，卵巢內(nèi)的脂肪含量少。從相關(guān)度值（表1）可看出，成熟時(shí)期數(shù)值最大，這一時(shí)期卵粒開(kāi)始在腹內(nèi)融化，卵黃出現(xiàn)在腹腔。從熵值（表1）可看出，過(guò)熟時(shí)期數(shù)值最大，說(shuō)明過(guò)熟時(shí)期卵巢的信息量比較大，不同介質(zhì)的組織比較多，但是各時(shí)期的數(shù)據(jù)差別不是很大，說(shuō)明熵值的意義不大。從逆差距值（表1）可看出，成熟時(shí)期的數(shù)值最大，說(shuō)明同質(zhì)性最多，可能與成熟階段卵巢內(nèi)卵粒游離，脂肪和卵巢組織減少有關(guān)。 從對(duì)比度（表1）可以看出，成熟性腺的數(shù)值最大，說(shuō)明圖像紋理的溝紋越深，對(duì)應(yīng)卵粒之間脂肪含量較少，而過(guò)熟的卵巢數(shù)值最小，說(shuō)明卵粒已經(jīng)融化，卵巢卵粒和脂肪已經(jīng)部分重疊。

3.2 特征值的提取

紋理是由灰度分布在空間位置上反復(fù)交替變化而形成的，因而在圖像空間中相隔某距離的兩像素會(huì)存在一定的灰度關(guān)系，這種關(guān)系被稱(chēng)為是圖像中灰度的空間相關(guān)性，灰度共生矩陣法就是以此為基礎(chǔ)來(lái)研究圖像中兩個(gè)像素灰度的聯(lián)合分布的統(tǒng)計(jì)形式，并得出定量的圖像特征。汪小毅等[3]基于紋理分析的脂肪肝B超圖像識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到90.9%，大大提高了肉眼識(shí)別的準(zhǔn)確性。在提取圖像中，容易提取到其他的組織，這就需要探查部位的準(zhǔn)確性。成熟鱘魚(yú)性腺面積比較大，在繁殖階段卵粒布滿整個(gè)體腔，所以在提取圖像過(guò)程中，一般不會(huì)提取到其他組織和器官，所以組織定征的紋理分析方法比較適用于監(jiān)測(cè)鱘魚(yú)的繁殖階段。但是由于現(xiàn)存的計(jì)算方法較多，所需的特征值較多，本研究中只采用了常用灰階共生矩陣的計(jì)算方法測(cè)量了5個(gè)特征值，是否還存在其他的特征值還有待進(jìn)一步研究，如何減少特征參數(shù)實(shí)現(xiàn)B超圖像的識(shí)別是以后研究的關(guān)鍵。從技術(shù)手法上，一般的圖像采集都需要相當(dāng)嚴(yán)格的條件，超聲發(fā)射頻率、超聲儀器的設(shè)置等條件的隨機(jī)性都嚴(yán)格限制了組織定征的應(yīng)用

參考文獻(xiàn)：

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