[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

在審

• 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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• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于生物細胞顯微圖像處理技術領域，采用的方法是一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法。

背景技術

為了準確診斷婦科疾病，白帶常規檢查是一項必不可少的檢查。現如今，白帶常規檢查中判斷陰道清潔度主要通過人工鏡檢這一方法，即檢驗科醫務人員將患者的白帶溶解在生理鹽水中，再用棉簽將白帶溶液均勻涂抹在載玻片上，用顯微鏡觀察鹽水白帶中的有形成分來進行清潔度判斷，進而確定患者是否存在陰道炎等婦科疾病。球菌是影響清潔度的一項重要指標，因為球菌體積小數量多，容易與脂肪球和桿菌等誤判，人工無法準確判斷其個數，并且由于醫務人員的主觀因素及自身經驗不足等原因，有可能造成清潔度誤判。而通過數字圖像處理技術，能精確判斷出球菌的數量，為清潔度判斷提供切實依據。

發明內容

本發明提供了一種對鹽水白帶的顯微圖像中的球菌進行自動檢測的方法，克服了醫務人員通過傳統人工鏡檢無法判斷球菌具體個數及容易誤判的缺陷，大大提高了醫務人員的診斷精確度。

本發明采用的技術方案是一種基于Hopfield神經網絡的白帶中球菌的自動檢測方法，該方法包括訓練步驟和識別步驟，訓練步驟如下：

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。

檢測步驟如下：

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。

附圖說明

圖1是本發明基于Hopfield神經網絡自動檢測白帶中的球菌的系統流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖，對本發明提出的基于Hopfield神經網絡自動檢測白帶中球菌自動檢測方法進行詳細說明：

步驟1：采集鹽水白帶顯微灰度圖像；

步驟2：人工截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3：分別對100幅球菌灰度圖像運用OSTU算法求得閾值；

步驟4：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5：對100幅圖都采取步驟4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6：創建一個Hopfield神經網絡，將T輸入該網絡；

步驟7：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；

步驟8：對待檢測鹽水白帶顯微灰度圖像進行底帽變換；

步驟8-1：用半徑為3的圓盤模板對灰度圖像進行膨脹處理；