[發明專利]一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法

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• 申請號: 201710209693.9
• 申請日: 2017-03-31
• 公開（公告）號: CN106960444A
• 公開（公告）日: 2017-07-18
• 發明（設計）人: 易少賓;郝如茜;王興國;陳仕隆;鄧福平;鄧皓;倪光明
• 申請（專利權）人: 寧波摩視光電科技有限公司
• 主分類號: G06T7/155
• 分類號: G06T7/155;G06T7/136;G06T7/11
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1.一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法，其特征在于，包括訓練步驟和識別步驟。

2.根據權利要求1所述的一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法，其特征在于所述訓練步驟具體過程為：

步驟1：人工提取現有的白帶顯微圖像中的標準球菌的灰度圖像100幅，統一縮放到15*15的尺寸；

步驟2：對100幅球菌灰度圖像分別運用OSTU算法求得閾值；

步驟3：將圖中各像素點灰度值與該圖的閾值進行比較，若大于閾值，則將該像素點的灰度值置為1，若小于閾值，則將該像素點的灰度值置為-1，得到一個標準的-1、1的二值矩陣；

步驟4：對100幅圖都采取步驟3的操作，得到100個標準的-1、1的二值矩陣，將所有二值矩陣保存成訓練樣本T，T＝[A1；A2；A3；…；A100]’(A1、A2、A3……A100為所得二值矩陣)；

步驟5：創建一個Hopfield神經網絡，將T輸入該網絡；

步驟6：運行網絡至平衡狀態，保存網絡權值及閾值以及輸出向量Y，供識別階段使用，訓練結束。

3.根據權利要求1所述的一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法，其特征在于所述識別步驟具體過程為：

步驟1：對鹽水白帶顯微灰度圖像進行底帽變換；

步驟2：對底帽變換后的圖像運用OSTU算法求得閾值，再根據閾值分割得到二值圖像；

步驟3：對所得二值圖像進行連通域標定；

步驟4：根據球菌形態特征(面積、周長、圓形度)對各個連通域進行篩選，保留符合球菌形態特征的連通域的外接矩形坐標；

步驟5：根據步驟3中保留的坐標，在原灰度圖像中裁剪下對應外接矩形的灰度小圖；

步驟6：將灰度小圖放縮到與標準球菌圖像一個尺寸(15*15)，運用OSTU算法求得閾值；將灰度小圖各像素點灰度值與閾值比較，若灰度值大于該圖的閾值，則將其灰度值置為1，若灰度值小于該圖的閾值，則將其灰度值置為-1，得到一個二值矩陣；

步驟7：將步驟6得到的二值矩陣作為Hopfield神經網絡的輸入，Y為特征庫，送入網絡；

步驟8：當網絡運行達到平衡狀態時，輸出結果；

步驟9：結果分析，判斷是否為球菌，保留識別為球菌的區域。

4.根據權利要求3所述的一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法，其特征在于，所述識別步驟中的步驟1對鹽水白帶顯微灰度圖像進行底帽變換的具體步驟為：

步驟1：用半徑為3的圓盤模板對灰度圖像進行膨脹處理；

步驟2：用半徑為3的圓盤模板對膨脹后的圖像進行腐蝕處理；

步驟3：用膨脹腐蝕后的圖像減去原灰度圖像，得到底帽變換的圖像。

5.根據權利要求3所述的一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法，其特征在于，所述識別步驟中的步驟2中二值圖像的具體獲取方法為：

步驟1：對底帽變換后的圖像運用OSTU算法求得閾值；

步驟2：將圖中各像素點灰度值與閾值比較，若大于閾值，則將該像素點灰度值置為255，若小于閾值，則將該像素點灰度值置為0，得到二值圖像。

6.根據權利要求3所述的一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法，其特征在于，所述識別步驟中的步驟4中符合球菌形態特征的連通域的外接矩形坐標的具體獲取方法為：

步驟1：計算每個連通域的面積和周長；

步驟2：計算圓形度，圓形度計算公式為：

$C=\frac{4\mathrm{\π}\·S}{L^2}$

其中，C為圓形度，S為連通區域的面積，L為連通區域的周長；

步驟3：經過面積篩選，保留面積范圍為5～50的連通域的外接矩形坐標；

步驟4：經過周長篩選，保留周長范圍為10～150的連通域的外接矩形坐標；

步驟5：經過圓形度篩選，保留圓形度范圍為0.8～1的連通域的外接矩形坐標。

7.根據權利要求3所述的一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法，其特征在于，所述識別步驟中的步驟9中判斷是否為球菌，保留識別為球菌的區域的具體方法為：

步驟1：將系統運行平衡狀態時的輸出結果Y’與特征庫中標準球菌的特征向量Y進行誤差率P分析；誤差率計算公式如下：

(i＝1,2,3…15；j＝1,2,3…15)

步驟2：若誤差率小于0.005，則該輸入樣本為球菌；若誤差率大于0.005，則該輸入樣本為雜質。保留識別為球菌的區域。