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[發明專利]基于模糊邏輯和ANFIS的宮頸癌圖像區域分割方法有效

專利信息
申請號: 202110897279.8 申請日: 2021-08-05
公開(公告)號: CN113538409B 公開(公告)日: 2023-05-16
發明(設計)人: 史慶武;殷守林;陳玨曉;李航;滕琳 申請(專利權)人: 佳木斯大學;沈陽師范大學
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/136;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/44
代理公司: 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213 代理人: 楊曉輝
地址: 154007 黑龍江*** 國省代碼: 黑龍江;23
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 模糊 邏輯 anfis 宮頸癌 圖像 區域 分割 方法
【說明書】:

基于模糊邏輯和ANFIS的宮頸癌圖像區域分割方法,屬于圖像處理領域,本發明為解決現有宮頸圖像分割方法存在分割率不高,時間消耗較大,訓練參數較多的問題。本發明利用模糊邏輯對邊緣和邊緣進行兩次迭代檢測,并對檢測到的邊緣進行像素級圖像融合。采用模糊規則檢測邊緣的方法對腫瘤區域進行檢測。然后對融合后的宮頸圖像進行環形對稱Gabor變換,從環形對稱Gabor變換后的圖像中提取紋理特征,并采用ANFIS分類方法對紋理特征進行分類。進一步,采用形態學操作用于分割分類異常子宮頸圖像中的腫瘤區域。

技術領域

本發明涉及一種圖像分割技術,屬于圖像處理領域。

背景技術

宮頸癌是發展中國家最嚴重的致死癌癥之一。在發展中國家,由于對宮頸癌缺乏認識,?宮頸癌的死亡率很高。如果它在早期發現,這種類型的癌癥可以治愈,通過檢測和移除在?子宮頸癌區域的癌癥區域。人類乳頭瘤病毒(HPV)影響女性患者的子宮頸區域,它是宮頸?癌的主要原因。這種HPV病毒影響和損害婦女子宮頸區域的鱗狀細胞和腺細胞。細胞學?和數字式陰道鏡是目前用于在捕獲的子宮頸圖像中篩查癌癥區域的方法。

宮頸癌細胞的發展緩慢,早期的癥狀常表現為宮頸疼痛、嘔吐等癥狀。這些是輕微子?宮頸癌的早期癥狀,出血發生在嚴重的宮頸癌。這種癌癥可以在早期使用計算機輔助方法?進行篩查。目前宮頸癌篩查方法遵循細胞學、陰道鏡檢查和活組織檢查的流程。在這些癌?癥篩查步驟中,細胞學和鏡檢查是基于圖像的篩查技術,而活檢是基于細胞的篩查方法。?陰道鏡篩查過程比細胞學過程成本效益高,細胞學過程使用機器學習算法,如神經網絡、?支持向量機(SVM)來檢測和分割宮頸圖像中的癌癥區域。圖1(A)為正常病例的宮頸圖像,圖1(B)為異常病例的宮頸圖像。

宮頸癌的嚴重程度可根據細胞對周圍環境的影響程度分為I~IV期。在I期,宮頸區?域的細胞受到影響,也稱為輕度期。在II期,位于子宮頸區域外的細胞受到影響,也被稱為中度期。在III期,癌細胞在骨盆和陰道區擴散。在IV期,癌細胞擴散到膀胱或直?腸區域,有出血情況。III期和IV期被稱為嚴重期。死亡發生在IV期。

目前,很多學者針對宮頸癌圖像進行了研究,Karthiga?Jaya等人開發了一種檢測宮頸?圖像中癌癥區域的算法。作者利用紋理特征和ANFIS分類算法來區分宮頸癌圖像中的癌?區和非癌區。為了驗證腫瘤區域的分割結果,本專利對所提出的算法進行了宮頸圖像的測?試。Miao?Wu等使用卷積神經網絡(CNN)分類框架對宮頸癌圖像中的腫瘤區域進行檢測和?分割。CNN體系結構采用5個卷積層,每個卷積層使用256個濾波器。池化層使用3×3?過濾器大小的最大池化算法。在CNN體系結構中,在輸出層采用Dropout技術,克服了?傳統神經網絡的過擬合問題。使用CNN體系結構對宮頸圖像進行分類,獲得了89.48%?的總體分類準確率。Zhang等人使用深度學習算法對宮頸圖像中的癌細胞進行篩選,克服?了傳統機器學習算法的模仿。作者使用CNN分類算法對癌細胞進行檢測和分割,使用最?小化的特征集。CNN分類算法采用了最大池化方法,有16個卷積層。獲得了95.1%的敏?感性,98.3%的特異性和98.3%的準確性。

Jagtap等使用不對稱分布參數在宮頸圖像中篩查腫瘤區域。首先對宮頸圖像的各個區?域進行相關,然后從相關圖像中提取統計特征。對每個區域計算相關法師的矩,然后對這?些區域進行分類,獲得了94.8%的敏感性,97.1%的特異性和96.5%的準確性。Bergmeir?等利用中值濾波算法對宮頸圖像進行去噪處理,然后利用canny邊緣檢測器檢測圖像中的?邊緣。對檢測到的頸椎圖像邊緣進行隨機Hough變換。對Hough變換后的圖像采用彈性?分割算法,然后采用水平集算法對宮頸癌圖像中的腫瘤區域進行檢測。在207張實時宮頸?圖像上測試了他們提出的方法。Sulaimana等人設計了一種使用顏色特征的宮頸癌篩查方?法。開發了一種半自動的方法,用于將宮頸癌圖像分類為癌癥或非癌癥圖像。

以上技術存在分割率不高,時間消耗較大,訓練參數較多的問題。

發明內容

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