Сегментация изображений гистологических объектов

• MedicReferat
• Сегментация изображений гистологических объектов

Страница: 2/5

алгоритм сегментации и отслеживания сосудов или волокон при больших оптических увеличениях;

алгоритм морфологической сегментации отдельных клеток;

алгоритм сегментации клеток со сложным фоном, основанный на объединении областей;

алгоритм определения клеток на бинарном изображении, полученном с помощью пороговой сегментации;

координаты описания цвета, предназначенные для работы методов математической морфологии и других сложных полутоновых операций на изображениях гистологических препаратов.

Личный вклад соискателя

Все предлагаемые алгоритмы были разработаны и программно реализованы лично автором. Научный руководитель принимал участие в постановке задач, определении возможных путей решения и их предварительном анализе.

Апробация результатов диссертации

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях и симпозиумах: научно-технической конференции по компьютерной графике и анимации (Минск, 1993), 8th International Symposium on Diagnostic Quantitative Pathology. (Amsterdam, The Netherlands, 1994), Третей научной конференции по распознаванию и анализу изображений (Минск, 1995), I конгрессе Международной ассоциации патологоанатомов (г.Москва, 1995), республиканской научной конференции молодых ученых и студентов “Актуальные проблемы современной медицины” (Минск, 1997), System and signals in Intelligent Technologies (Минск, 1998), V международной конференции “Компьютерный анализ данных и моделирование” (8-12 июня 1998, Минск), Fifth International Conference Pattern Recognition and Information Processing PRIP99 (Минск, 18 - 20 мая 1999).

Опубликованность результатов

По материалам проведённых исследований опубликовано 12 научных работ, в том числе:

1 статья в научном журнале;

3 статьи в сборниках научных трудов;

8 докладов на международных конференциях.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, приложения и списка литературы из 152 наименований. Диссертация изложена на 121 странице, включая 72 иллюстрации.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, кратко излагается состояние предметной области, нерешенные задачи и даётся краткая характеристика работы.

В первой главе выполнен анализ состояния предметной области: дано описание гистологических объектов и особенностей их изображений, обзор существующих методов систем обработки медицинских изображений, а также описание основных направлений развития алгоритмов сегментации объектов. По результатам проведённого анализа можно сделать следующие выводы.

Большинство объектов на гистологических препаратах представлены слабоконтрастными изображениями и характеризуются большой вариабельностью геометрических и оптических характеристик, в связи с чем при анализе подобных изображений возникают определенные трудности. Поэтому для выбора эффективных методов сегментации требуется дополнительная классификация этих объектов.

Автоматический анализ изображений гистологических объектов слабо освещён в литературе.

Гистологические объекты характеризуются слабой контрастностью, широким спектром форм и размеров. Поэтому их специфика вносит определенные особенности на этапе сегментации.

Можно определить три основных класса методов сегментации объектов на гистологических изображениях: пороговые, морфологические, методы наращивания областей. Хотя существует ещё ряд частных методов сегментации, не относящихся к ним.

Тема сегментации медицинских изображений в настоящее время является актуальной и очень важна в диагностических и научных исследованиях.

На основе результатов анализа выдвигается гипотеза: для каждого класса объектов можно определить алгоритм сегментации, позволяющий получить результат, удовлетворяющий исследователей гистологических препаратов.

Вторая глава посвящена сегментации гистологических объектов на полутоновых изображениях.

Глава начинается с классификации гистологических объектов для определения наиболее эффективного метода сегментации. В ходе классификации определяются три основных класса объектов: площадные (клетки, ядра клеток, сосуды и волокна в поперечном срезе), протяженные объекты (сосуды и волокна в продольном срезе), мелкие контрастные объекты (ядрышки, клеточные включения, артефакты) (табл. 1).

Таблица 1

Таблица классификации гистологических объектов и методов их сегментации для каждого класса

Используя характеристику протяженных объектов, для получения результата можно применять методы математической морфологии. Для выделения средней линии, соответствующей протяжённым объектам, чаще всего применяется полутоновое утоньшение изображения. Поэтому в диссертации был разработан алгоритм полутонового утоньшения, ориентированный на обработку изображений гистологических препаратов со сложным фоном, у которых на разных участках изображения меняются полутоновые характеристики.

Утоньшение изображения осуществляется за четыре прохода, а именно для верхнего, нижнего, правого и левого края. За каждый из четырех проходов значение пикселя изменяется по условиям:

p2<x AND p6³x AND (p1<x AND p4³x OR p3<x AND p0³x OR p0³x AND p4³x);

p6<x AND p2³x AND (p5<x AND p0³x OR p7<x AND p4³x OR p4³x AND p0³x);

p4<x AND p0³x AND (p3<x AND p6³x OR p5<x AND p2³x OR p2³x AND p6³x);

p0<x AND p4³x AND (p7<x AND p2³x OR p1<x AND p6³x OR p6³x AND p2³x),

где номера пикселей соответствуют рис. 1.

Реферат опубликован: 15/06/2005 (11419 прочтено)