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1、西安理工大学硕士学位论文 1 论文题目：肾小球提取及球内细胞核的统计分析 学科名称：模式识别与智能系统 硕 士 生：张军 （签名） ： 导 师：朱虹（教授） （签名） ： 摘 要 计算机技术和数字图像处理技术的不断发展， 使得医学图像诊断在现代医疗中的地位越来越重要，现代医学已经越来越离不开医学图像所提供的信息，医学图像在临床诊断、教学科研等方面有着极其重要的作用。 本文针对肾脏组织切片图像中肾小球的提取及球内细胞核的统计分析对医学图像的识别技术进行了研究。所提出的肾小球组织的分割方法有三种，方法一，通过观察样本图像可知，肾囊壁内侧的空腔信息较肾囊壁信息强，因此将空腔定义为边界，定义复差分模板
2、利用神经网络训练得到非线性阈值曲面对空腔边界进行增强，并融合传统意义上的肾囊壁边界，从而构造出完整的肾小球边界，达到提取目标物的目的；方法二，为了降低边界增强的难度，采用经典的边缘检测方法 LOG 滤波器增强边界，然后从寻找边界的角度出发，采用遗传算法在含有噪声的图像中搜索目标边界，从而提取目标；方法三，为保持真实边界的完整性，采用分水岭算法得到含有噪声的边界图像，结合遗传算法的搜索定位寻找肾小球组织的位置重心，将其设置为种子，利用区域生长法提取目标。 在成功提取肾小球组织后，对其内部的细胞核采用可变阈值与特征量反馈的方法进行二值化处理，利用模糊函数构造一个非线性阈值曲面，通过特征量反馈调节该
3、阈值曲面直到自定义目标函数最优，得到最佳分割效果。对所得到的细胞核面积及数量进行统计，得到以面积为横坐标，以数量为纵坐标的统计分布图，计算均值及方差，给出病理数据。 西安理工大学硕士学位论文 2本论文利用图像处理方法和智能算法对肾小球及球内细胞核的分割进行了研究，实现了一个肾脏组织切片图像的自动处理系统。实验结果表明，该系统能够达到很好的分割效果。 关键词： 神经元网络，边界融合，遗传算法，分水岭算法，区域生长西安理工大学硕士学位论文 1 Subject：GLOMERULUS EXTRACTION AND NUCLEI STATISTICAL ANALYSIS Specialty： PATTE
4、RN RECOGNITION AND INTELLIGENT SYSTEM Name：Zhang Jun （signature） ： Subject：GLOMERULUS EXTRACTION AND NUCLEI STATISTICAL ANALYSIS Specialty： PATTERN RECOGNITION AND INTELLIGENT SYSTEM Name：Zhang Jun （signature） ： Instructor：Zhu Hong （signature） ： Instructor：Zhu Hong （signature） ： Abstract Abstract Wi
5、th the rapid development of computer science and digital image technology, medical images diagnosis plays more and more important role in modern medical treatment. The information provided by medical image has been indispensable for modern medicine domain, and it also becomes significant in clinic d
6、iagnosis，scientific research and teaching aspects. The aim of this paper is to study the recognition techniques of medical images according to the glomerulus segmentation from kidney-tissue image and statistical analysis of nuclei. Three glomerulus segmentation methods are proposed in this paper: (1
7、) From sample images, it can be seen that the information of cavum is much stronger than glomerulus edge, so cavum is defined as boundary which is enhanced with a nonlinear threshold surface constructed by neural network under typical user-defined feature template. After being syncretized with tradi
8、tional boundary, the complete glomerulus boundary can be obtained and object will be extracted successfully. (2) To reduce the difficulty of boundary enhancement, LOG filter is applied to enhance glomerulus edge. From the point of view of boundary search, genetic algorithm is used to search boundary
9、 in the images containing noises and 西安理工大学硕士学位论文 2accordingly glomerulus will be extracted. (3) To preserve the integrality of real boundary, watershed algorithm is applied. The barycenter of glomerulus found by genetic algorithm is used as the seed for region growing, and then the object will be o
10、btained. As for nuclei in the glomerulus, variable thresholds and eigenvalue feedback strategy are used to get binary image firstly. A nonlinear threshold surface is constructed by Gaussian function. Then through adjusting this surface to optimize user-defined target function, the optimal segmentati
11、on results will be got. In terms of statistics, average value and variance can be calculated to present pathological data. In this paper, image processing methods and intelligent algorithm are used to segment glomerulus and nuclei, and an automatic analysis system of the kidney image is realized. Th
12、e experimental result indicates the good performance of this system. Key words：Key words： Neural network, Boundary fusion, Genetic algorithm, Watershed algorithm, Region growing 第 1 章 概 述 1 1 概 述 1 概 述 现代医学的飞速发展促使其探测方法和显示手段日趋于更精确、更直观、更完善。于是，生物医学图像学以其悠久的历史和崭新的风姿占据了现代医学领域非常重要的位置，到了任何医学专业都无法离开它的程度。 人体医
13、学图像含有极其丰富的人体信息，当借助于医学成像技术获得图像后，对其进行分析、识别、分割、校准、分类和解释，针对医学图像的临床应用技术和需要解决的医学问题，确定哪些部分应增强或哪些特征应被提取，从而提供更为直观的或以数字表明的客观资料。它可以作为合理安排病人检查程序的依据，从而做到以最快的速度和最经济的手段达到最客观的诊断目的，进而帮助最优治疗方案的选择、确定和实施。 因此，利用高技术手段对所取得的医学图像进行处理，是医学图像学中一项迫切需要完成的研究工作。对于降低由于人主观因素导致的误诊概率，提高医务工作者的工作效率，以及提供更为客观的诊断依据都具有重要的意义。 本论文的主要工作是对肾脏组织切
14、片图像的处理方法进行研究。 1.1 课题的研究背景及意义 临床上，肾脏疾病检查的方法有尿检、血检和活检。其中，以活检得出的诊断结果最为准确1。活检，全称活体组织检查，是用局部切除、钳取、穿刺针吸以及骚刮、摘除等手术方法，由患者活体采取病变组织进行病理检查，以确定诊断。这种方法的优点在于组织新鲜，能基本保持病变的原来面貌。对临床工作而言，这种检查方法有助于及时准确地对疾病做出诊断和进行疗效判断23。特别是对于诸如性质不明的肿瘤等疾患，做出准确而及时的诊断，对治疗和预防都有着十分重要的意义。 西安理工大学硕士学位论文 2以肾组织活检测45为例，一般情况下，是由有经验的医师，通过观察由肾活检得到的组
15、织切片图像，得到肾小球的病理形态学改变及球内细胞核增生及分布情况，配合医师的临床经验进行分析后得出一系列结论，之后给出病理诊断报告。 人体的一颗肾脏大约包含了 100 万200 万个肾单位（肾小球和肾小管） ，而对于早期肾病诊断的意义就在于尽可能早地发现问题，因此为确保能够发现已存在的问题，要对取得的肾活检组织切片做尽可能多的观察，临床上每个被检者大约有 800 幅图片需要被观察，从这个数字可以看出，通过肉眼观察识别目标物的工作量很大，效率低下，并且随着观察者疲劳程度的增加，误诊率也会随之上升，诊断结果必然会受到人主观因素的影响。以肾脏所含肾小球数目的下限计算，所观察的肾小球数量也不足全部数量
16、的 1。 随着计算机技术、成像技术及图像处理技术的迅猛发展，使得对肾脏组织切片图像的自动分析成为可能。通过对图像进行计算机智能化处理后，可使图像诊断摒弃传统的肉眼观察和主观判断。借助计算机技术，可以对图像进行分析、计算、处理，得到相关的完整数据，为医学诊断提供更为客观的信息。 1.2 课题的主要目的及内容 针对以上所述内容，确立了本课题的目标是建立一个肾脏疾病的计算机辅助诊断系统，利用计算机技术和图像处理技术对肾脏组织切片图像进行定性分析和定量计算，实现肾脏组织活检的自动化，并可进行高速且定量的分析。 肾组织切片图像的病理分析的基本思想是基于 1）肾小球的形态变化；2）肾小球内细胞核增生及分布情况。因此，本课题主要完成的是肾小球提取以及细胞核定量计算两方面的
