基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的動(dòng)態(tài)“白帶”常規(guī)檢測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)

肖威　金葉道　李衛(wèi)國(guó)

【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(wú)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(lái)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(cè)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(shí)、準(zhǔn)確報(bào)告的分析檢測(cè)系統(tǒng)十分重要。

【關(guān)鍵詞】陰道分泌物；檢測(cè)；機(jī)器視覺(jué)

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(wú)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(lái)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(yàn)方法。由于很多感染都是多細(xì)菌混合感染，而且在實(shí)際檢測(cè)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(yàn)豐富的檢驗(yàn)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(cè)方法來(lái)鑒定結(jié)果，受檢驗(yàn)人員專業(yè)技術(shù)水平、經(jīng)驗(yàn)、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(shí)、準(zhǔn)確報(bào)告的分析檢測(cè)系統(tǒng)是十分必要的。

1 軟件設(shè)計(jì)

白帶常規(guī)檢查是婦科常見(jiàn)的一種檢查，通過(guò)陰道PH值，陰道清潔度，陰道微生物檢查、胺試驗(yàn)、線索細(xì)胞、滴蟲(chóng)、霉菌等檢查，來(lái)判斷女性是否白帶異常，是一項(xiàng)有關(guān)女性生理衛(wèi)生的身體檢查。目前市場(chǎng)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(yàn)人員的觀察，此系統(tǒng)不能進(jìn)行自動(dòng)分析，需要人為的檢驗(yàn)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(kāi)發(fā)了一套可以給出報(bào)告的全自動(dòng)檢測(cè)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(shí)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(dòng)載玻片中試樣，確保樣本全部視野都被錄制到動(dòng)態(tài)試樣文件中，再通過(guò)軟件預(yù)設(shè)處理方法對(duì)動(dòng)態(tài)文件進(jìn)行抓圖、分析、統(tǒng)計(jì)、給出檢測(cè)報(bào)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(duì)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(shí)際情況，先利用形態(tài)學(xué)開(kāi)處理、形態(tài)學(xué)閉處理對(duì)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(duì)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(guò)去噪增強(qiáng)后的圖像中包含有很多的樣本，對(duì)特征提取造成困難。所以，還需要對(duì)圖像進(jìn)行分割處理。本系統(tǒng)圖像分割算法主要運(yùn)用區(qū)域生長(zhǎng)算法和分水嶺分割兩種算法。首先利用區(qū)域生長(zhǎng)算法根據(jù)事先預(yù)定的生長(zhǎng)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(lái)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(dòng)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(cè)系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)對(duì)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(duì)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(duì)這些樣本參數(shù)進(jìn)行提取，按實(shí)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(jì)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(cè)方法，利用二階和三階歸一化中心矩構(gòu)造了7個(gè)不變矩M1-M7如下式（1）-（7）所示 ，成功實(shí)現(xiàn)樣本中多種細(xì)胞的準(zhǔn)確檢測(cè)。

1.4 圖像參數(shù)信息提取求解模塊

經(jīng)過(guò)處理后，已經(jīng)得到比較合理的圖像，再對(duì)圖像分別進(jìn)行上皮細(xì)胞、白細(xì)胞、滴蟲(chóng)、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(cè)界面，圖2是樣本細(xì)胞全部檢測(cè)后匯總結(jié)果。

1.5 生成檢測(cè)報(bào)告

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

2 結(jié)論

本研究是在傳統(tǒng)檢驗(yàn)分析方法基礎(chǔ)上，將機(jī)器視覺(jué)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(cè)中出現(xiàn)的諸多不足現(xiàn)象，大大降低檢驗(yàn)人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，具有客觀、精確、快速反饋等功能，目前國(guó)內(nèi)、外尚未見(jiàn)到將此技術(shù)應(yīng)用在實(shí)際操作中的相關(guān)報(bào)道，因此該系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)具有較大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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