专利名称：自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及模式识别、图形学、骨髓诊断病理学领域，具体是一种自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置。
背景技术：
骨髓检查是恶性血液病常规的检查方法。骨髓切片中骨髓纤维的分布形态对恶性血液病的诊断有重要的价值。目前，骨髓纤维的识别主要依靠人工识别，通过目镜测微栅格进行定位和计算，该方法效率较低，准确度较差，不同实验人员测试结果不统一。经对现有技术的文献检索发现=Shriram等在国际期刊《Medical Hypotheses))2011 年 77 卷 333 页上发表的“Reticulin fibres anchor leukaemic blasts in themarrow of patients with acutelymphoblastic leukaemia，，提出了骨髓纤维分布在诊断白血病细胞生长的应用；Nor6n-Nystr0m等在国际期刊《Leukemia》2008年22卷504页发表的"Bone marrow fibrosis in childhood acute lymphob lastic leukemia correlatesto biological factors, treatment response and outcome，，提出了纤维分布密度在儿童急淋白血病诊断的应用。但是这些方法纤维的提取都是依靠人工方法提取和识别的，效率低，精度差。专利申请号200810020231. 3，专利公开号CN 101236649A，专利名称《图像处理方法》，该专利提出对骨髓切片灰度图像中的有核细胞进行边缘检测，但是该方法对骨髓切片中纤维的识别和统计难以有效实现。

发明内容
本发明针对现有技术中存在的上述不足，提供了一种自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置。本发明所解决的问题是通过计算机图像识别的方法对骨髓切片的数字图片进行识别和统计，用来高效、快速、准确的检测出骨髓切片图片中的纤维分布。本发明是通过以下技术方案实现的。一种自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，包括如下部分-边缘识别装置，骨髓切片图像的边缘识别；-链表连接装置，骨髓边缘图像的链表连接；-统计装置，统计纤维分布密度。所述边缘识别装置的骨髓切片图像的边缘识别为首先通过canny算子提取待识别的骨髓纤维图像的边缘，并把边缘强度很小的细小边缘予以剔除。所述链表连接装置的骨髓边缘图像的链表连接为将边缘识别装置得到的边缘图像，通过边缘的融合和连接处理，把边缘形成链表表达的形式；将生成的链表进行过滤筛选，链表的长度小于一定阈值的认为是杂质边缘链表，予以删除，最后生成的是纤维的边缘链表值。所述边缘的融合条件为两条边缘的点对点距离的方差小于一定的阈值，则认为两条边缘可以予以融合成一条边缘。
所述边缘的连接条件为两条边缘的相邻端点距离小于一定的阈值，并且两条边缘的夹角小于一定阈值，则可以把两条边缘连接成一条边缘。所述统计装置的统计纤维分布密度为将链表连接装置生成的边缘链表通过网格栅点邻域的比率作为指标，进行统计；边缘线距离网格栅点位置较近，且首尾端点距离网格栅点距离小于一定阈值，认为该纤维边缘击中该网格栅点，对该网格栅点计数，统计所有击中数量，该值与网格栅点总数比较得到纤维分布密度值。本发明根据边缘线的分布情况，通过融合和合并操作，自动的连接出纤维线的分布图，改进了常规的识别方法因为周围细胞杂质干扰，不能识别纤维线的难题，改善了识别的难度和精度。本发明提供的自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，通过图像识别的方法，对切片中纤维组织进行提取，并制定分布密度指标进行统计。与传统的识别方法比较，本方法通过图像的方法实现了识别的自动化，不需要试验人员的人为操作，提高了识别的便捷性和准确性。


图1是本发明利用自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置的流程图；图2是本发明实例中待识别图片的数据输入，内容为骨髓切片纤维图片；图3是本发明实例中经过边缘识别装置得到的骨髓纤维边缘图片；图4是本发明实例中经过链表连接装置得到的骨髓纤维的链表图片；图5是本发明实例中骨髓纤维的密度分布图片。
具体实施例方式下面结合附图对本发明的实施例作详细说明本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。本实施例基于骨髓纤维图片的实现，输入图像为骨髓纤维切片的显微镜照片图像。如图1所示，本实施例提供了一种自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，包括如下部分-边缘识别装置，骨髓切片图像的边缘识别；-链表连接装置，骨髓边缘图像的链表连接；-统计装置，统计纤维分布密度。具体为边缘识别装置，识别骨髓切片图像的边缘，通过carmy算子提取待识别的骨髓纤维图像的边缘，并把边缘强度很小的细小边缘予以剔除(如图3所示)；链表连接装置，骨髓边缘图像的链表连接，对边缘识别装置得到的边缘图像，通过边缘的融合和连接处理，把边缘形成链表表达的形式。融合的边缘满足如下条件两条边缘的点对点距离的方差小于一定的阈值，则认为两条边缘可以予以融合成一条边缘。连接的边缘满足如下条件两条边缘的相邻端点距离小于一定的阈值，并且两条边缘的夹角小于一定阈值，则可以把两条边缘连接成一条边缘。把生成的链表进行过滤筛选，链表的长度小于一定阈值的认为是杂质边缘链表，予以删除，最后生成的是纤维的边缘链表值(如图4所示)；统计装置，统计纤维分布密度，把链表连接装置生成的边缘链表通过网格栅点邻域的比率作为指标，进行统计。边缘线距离网格栅点位置较近，且首尾端点距离网格栅点距离小于一定阈值，认为该纤维边缘击中该网格栅点，对该网格栅点计数，统计所有击中数量，该值与网格栅点总数比较即为纤维分布密度值(如图5所示)。本实施例根据边缘线的分布情况，通过融合和合并操作，自动的连接出纤维线的分布图，改进了常规的识别方法因为周围细胞杂质干扰，不能识别纤维线的难题，改善了识别的难度和精度。本实施例提供的自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，通过骨髓切片图像的形态的边缘特征，筛选纤维的边缘图像，并且把边缘图像用图像链表表示出来，并剔除各种杂质，通过纤维边缘链表拼接纤维的分布；将纤维通过网格栅点邻域的比率作为指标，进行统计，边缘线距离网格栅点位置较近，且首尾端点距离网格栅点距离小于一定阈值，认为该纤维边缘击中该网格栅点，对该网格栅点计数，统计所有击中数量，该值与网格栅点总数比较即为纤维分布密度值。与传统的人工识别相比，节省了大量的工作量以及识别难度，识别的准确性和一致性得到了保证。
权利要求
1.一种自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，其特征在于，包括如下部分-边缘识别装置骨髓切片图像的边缘识别；-链表连接装置骨髓边缘图像的链表连接；-统计装置统计纤维分布密度。
2.根据权利要求1所述的自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，其特征在于，所述边缘识别装置的骨髓切片图像的边缘识别为首先通过carmy算子提取待识别的骨髓纤维图像的边缘，并把边缘强度很小的细小边缘予以剔除。
3.根据权利要求1所述的自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，其特征在于，所述链表连接装置的骨髓边缘图像的链表连接为将边缘识别装置得到的边缘图像，通过边缘的融合和连接处理，把边缘形成链表表达的形式；将生成的链表进行过滤筛选，链表的长度小于一定阈值的认为是杂质边缘链表，予以删除，最后生成的是纤维的边缘链表值。
4.根据权利要求3所述的自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，其特征在于，所述边缘的融合条件为两条边缘的点对点距离的方差小于一定的阈值，则认为两条边缘可以予以融合成一条边缘。
5.根据权利要求3所述的自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，其特征在于，所述边缘的连接条件为两条边缘的相邻端点距离小于一定的阈值，并且两条边缘的夹角小于一定阈值，则可以把两条边缘连接成一条边缘。
6.根据权利要求1所述的自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，其特征在于，所述统计装置的统计纤维分布密度为将链表连接装置生成的边缘链表通过网格栅点邻域的比率作为指标，进行统计；边缘线距离网格栅点位置较近，且首尾端点距离网格栅点距离小于一定阈值，认为该纤维边缘击中该网格栅点，对该网格栅点计数，统计所有击中数量，该值与网格栅点总数比较得到纤维分布密度值。
全文摘要
本发明公开了一种自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，包括如下部分边缘识别装置，获得骨髓切片图像各种形态特征的边缘，提取边缘链表；链表连接装置，根据纤维形态特征，筛选骨髓纤维的边缘链表，剔除杂质并且连接纤维边缘链表，生成纤维链表分布图；统计装置，根据纤维分布链表图，统计纤维分布密度。本发明提供的自动识别骨髓切片纤维分布密度的装置，通过图像识别的方法，对切片中纤维组织进行提取，并制定分布密度指标进行统计。与传统的人工识别相比，节省了大量的工作量以及识别难度，识别的准确性和一致性得到了保证。
文档编号G01N15/10GK102564923SQ20111045397
公开日2012年7月11日 申请日期2011年12月29日 优先权日2011年12月29日
发明者彭颖红, 石军, 胡洁, 谷朝臣, 黄海清 申请人:上海交通大学