Диссертация (1174210), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Как видно из представленной таблицы полученные результаты учетавремени выполнения вейвлет-преобразования свидетельствуют о необходимостисущественного большего (более чем в 20 раз) времени, затрачиваемого насегментацию изображений в процессе автоматизированного анализа цифровыхмикроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена.Так, среднее значение времени сегментации цифрового изображения сприменением вейвлет-преобразования Mexican Hat составляет 0,591 секунды.123Таблица 9 – Результаты учета времени выполнения вейвлет-преобразованияОцениваемый параметрМаксимальное время преобразования одного изображенияТретий квартиль времени преобразования одногоизображенияВремя, сек.1,3110,593Среднее время преобразования одного изображения0,591Медиана времени преобразования одного изображения0,562Первый квартиль времени преобразования одногоизображенияМинимальное время преобразования одного изображенияОбщее время преобразования 830 изображений0,5460,530491,138Результаты оценки времени работы всех рассматриваемых в работе методовсегментации изображений представлены в таблице 10.
Наибольшее времянеобходимо для сегментации изображения с применением искусственнойнейронной сети, что существенно ограничивает использование данного методасегментации изображений в процессе автоматизированной бактериоскопическойдиагностики. Наименьшее время для сегментации изображения получено прииспользовании FAST-алгоритма и детектора границ Кенни. Однако визуальноекачество сегментации изображений с помощью данных методов не соответствуетнеобходимому для последующего распознавания объектов на сегментированныхизображениях.Из разработанных нами алгоритмов, имеющих приемлемое качествосегментации (искусственная нейронная сеть, вейвлет-преобразование Mexican Hatи самоорганизующаяся карта Кохонена) наиболее оптимальное соотношениекачества и скорости сегментации изображений имеет вейвлет-преобразованиеMexican Hat. В связи с тем, что большинство других сравниваемых методовсегментации имеют значительно меньшее время работы, то их использованиевозможно в качестве одного из этапов сегментации изображения.
Они могут124применятьсялибоназаранеепредобработанномизображении,либосиспользованием дополнительной постобработки после их применения.Таблица 10 – Время работы методов сегментации№МетодВремя, сек10,0163Пороговая бинаризация, порог – средний коэффициентяркостиПороговая бинаризация, порог – разность между средним истандартным отклонением коэффициента яркостиМетод бинаризации Оцу4Детектор границ Робертса0,0165Детектор границ Собеля0,0226Детектор границ Превитта0,0157Детектор границ Робинсона0,0168Детектор границ Кенни0,0109Детектор углов Харриса0,05120,0250,13910 FAST-алгоритм0,00911 Искусственная нейронная сеть3,15812 Вейвлет-преобразование Mexican Hat0,59113 Самоорганизующаяся карта Кохонена0,68714 Функция поиска контуров библиотеки OpenCV0,030Таким образом, полученные результаты сравнения методов сегментациицифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу ЦиляНильсенасвидетельствуютовозможностииспользованияискусственнойнейронной сети, вейвлет-преобразования Mexican Hat и самоорганизующейсякарты Кохонена для сегментации данных изображений и их включения вавтоматизированные системы бактериоскопической диагностики туберкулеза.
Ноиспользованиевейвлет-преобразованияMexicanHatявляетсяболеепредпочтительным ввиду наименьшего времени сегментации изображения средиданных алгоритмов.125ГЛАВА 4 ИЗУЧЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ НА ЦИФРОВЫХМИКРОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ МОКРОТЫ, ОКРАШЕННОЙПО МЕТОДУ ЦИЛЯ-НИЛЬСЕНАВданнойкислотоустойчивыеглаверассмотренмикобактерийванализпараметров,качествеобъектовописывающихнацифровыхмикроскопических изображениях мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена[86, 87]. В качестве параметров, описывающих объекты на изображении,рассматривались240параметров,включающихвсебяцветовыеиморфометрические параметры объектов: средние, минимальные и максимальныезначения цветов цветовых схем RGB и HSV, размеры от центра объекта да егокраев с различным углом наклона и различные соотношения перпендикулярных ипротиволежащих размеров объектов.
Также проведена оценка данных параметровна предмет возможности классификации объектов на 2 класса (кислотоустойчивыемикобактерии и другие объекты) с использованием классических статистическихметодов и методов оценки информативности признаков.4.1. Морфометрическая и цветовая характеристика кислотоустойчивыхмикобактерий как объектов на цифровых изображениях мокроты,окрашенной по методу Циля-НильсенаНа этапе изучение морфометрических и цветовых характеристик объектов,выделяемых на цифровых микроскопических изображениях мокроты, окрашеннойпо методу Циля-Нильсена, осуществлялся поворот объектов относительно ихнабольшей оси. Для этого исходя из первоначальных размеров объекта по оси X иY определялся центр объекта и измерялись длины отрезков, соединяющих центр икрая объекта, отложенные под различным углом относительно оси X (с шагом 5°).126После этого определялся угол, при котором размер является наибольшим ипроизводился поворот объекта на данный угол.Необходимость поворота объекта возникает в связи с тем, что объекты наизображениях мокроты могут находится под различным углом, что существеннозатрудняет их дальнейшую машинную обработку, так как у одного и того жеобъекта, расположенного под разными углами, будут определяться разные размерыпо осям X и Y.После поворота объекта таким образом, чтобы его наибольший размер былрасположен по оси X, производилось определение параметров объекта.
Так какобъекты на медицинских изображениях характеризуются как правило такимипараметрами как размер, цвет и форма, то анализ объектов производился по 240цветовым и морфометрическим параметрам. Данные параметры разделены на 3группы, которые подразделяется на подгруппы. Для более удобного анализасформирована следующая классификация данных параметров:1.2.Основные морфометрические параметры объектов:а)попиксельная площадь объектов (в пикселях);б)размер объектов по оси X (в пикселях);в)размер объектов по оси Y (в пикселях).Радиальные размеры объектов и их соотношения:а)размеры от центра объекта до его края (всего 72 параметра);б)соотношения противолежащих размеров от центра объекта до егокрая (всего 36 параметров);в)соотношения перпендикулярных размеров от центра объекта доего края (всего 72 параметра);г)соотношения перпендикулярных размеров от одного краяобъекта до его противоположного края (всего 36 параметров).3.Цветовые параметры объектов:а)характеристики цвета объектов в цветовой схеме RGB (всего 9параметров);127б)характеристики цвета объектов в цветовой схеме HSV (всего 9параметров);в)характеристики цвета объектов в оттенках серого (всего 3параметра).Основные морфометрические параметры объектов, радиальные размерыобъектов и их соотношения измерялись в пикселях.
Измерение цветовыхпараметров осуществлялосьвбезразмерныхединицах,однакоинтервалвозможных значений отличался в зависимости от цветовой схемы. Так,характеристики цвета объектов в цветовой схеме RGB и в оттенках серогоизмерялись в интервале от 0 до 255, параметры характеризующие составляющее Hв цветовой схеме HSV – в интервале от 0 до 359, а параметры характеризующиесоставляющие S и V – в интервале от 0 до 100. Таким образом, каждый объектописывался 240 параметрами.Примеры выделяемых на цифровом микроскопическом изображениимокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, объектов представлены нарисунке 42.Рисунок 42 – Примеры выделенных объектовПосле поворота третьего из представленных на рисунке 42 объектов (рисунок43), который в наибольшей степени визуально похож на кислотоустойчивуюмикобактерию (тонкая длинная палочка со слегка изогнутыми краями),определяются параметры характеризующие данный объект.128Рисунок 43 – Повернутый относительно оси X объектПримерный список части измеряемых параметров и их значений представленв таблице 11.Таблица 11 – Примерный список части измеряемых параметров и их значенийПараметр объектаЗначениеПопиксельная площадь155Размер по оси X33Размер по оси Y16Среднее значение красного спектра152Среднее значение зеленого спектра179Среднее значение синего спектра203Размер №1 (5 градусов)3Размер №7 (35 градусов)11Размер №8 (40 градусов)17Размер №72 (360 градусов)3Отношение 1 и 37 размеров1,5Отношение 6 и 42 размеров5,0Отношение 29 и 65 размеров0,5Отношение 34 и 70 размеров1,25129Описательнаяхарактеристикхарактеристикаизучаемыхпопиксельнойобъектовплощадикислотоустойчивыхицветовыхмикобактерийпредставлены в таблице 12.
Минимальные и максимальные значения всех 240параметров объектов представлены в приложении А.Необходимо отметить, что наименее важными параметрами объектовкислотоустойчивых микобактерий для параметризации являются: минимальноезначение R, максимальное значение G, минимальное значение B, максимальноезначение S и максимальное значение V ввиду того, что между объектамикислотоустойчивыми микобактериями по данным параметрам отсутствует какаялибо вариация.Наиболее информативными параметрами с точки зрения параметризацииобъектов на основе нормального распределения являются: максимальное значениеB, среднее значение V, минимальное значение H, минимальное значение V имаксимальное значение Y ввиду их минимальной вариации у объектовкислотоустойчивых микобактерий. Данные параметры имеют наименьшиезначения коэффициентов вариации и осцилляции.С позиции распределения, отличающегося от нормального с точки зренияпараметризацииобъектовкислотоустойчивыхмикобактерий,наиболееинформативными являются: минимальное значение Y, максимальное значение B,среднее значение V, минимальное значение V и среднее значение H, так как данныепараметрыимеютнаименьшиезначениякоэффициентаотносительнойквартильной вариации.
В связи с тем, что все анализируемые параметры неподчиняются закону нормального распределения, то более предпочтительнымнабором параметров для описания объектов кислотоустойчивых микобактерийявляются отобранные на основании коэффициента относительной квартильнойвариации.130Таблица 12 – Описательные параметры попиксельной площади и цветовых характеристик объектов кислотоустойчивыхмикобактерийПараметрПопиксельнаяплощадьМинимальноезначение RСреднее значение RМаксимальноезначение RМинимальноезначение GСреднее значение GМаксимальноезначение GМинимальноезначение BСреднее значение BМаксимальноезначение BМинимальноезначение HСреднее значение HМаксимальноезначение HМинимальноезначение SСреднее значение SMσVMaxMin20,8812,3258,99162,004,000,000,00–0,000,00122,72 36,2729,55240,001,00239,00 194,75 124,00 100,00 146,00 46,0037,10166,98 38,5423,08255,005,00250,00 149,72 168,00 145,00 193,00 48,0028,57145,22 25,4617,53206,0025,00181,00 124,64 150,00 133,00 162,00 29,0019,33176,33 21,7812,35225,0073,00152,0086,2014,530,00–255,00 255,00RVR158,00 756,700,00–MeQ1Q3RQVQ18,0012,0026,0014,0077,780,000,000,000,00–179,00 165,00 191,00 26,00255,000,00–255,00 255,00 255,000,000,00–0,000,000,00–176,94 22,6712,81233,0074,00159,0089,86180,00 165,00 193,00 28,0015,56228,24 12,855,63255,00 178,0077,0033,74230,00 221,00 238,00 17,007,39119,189,287,79120,000,00120,00 100,69 120,00 120,00 120,00235,93 26,2711,13353,0030,00323,00 136,91 230,00 218,00 249,00 31,00255,48 29,3511,49359,00 203,00 156,0061,06249,00 233,00 272,00 39,0015,6627,5114,3152,0298,001,0097,00352,6025,0017,0035,0018,0072,0047,2513,5928,7699,0017,0082,00173,5446,0037,0056,0019,0041,300,000,000,000,00–0,00–0,00–13,48131Максимальноезначение SМинимальноезначение VСреднее значение VМаксимальноезначение VМинимальноезначение YСреднее значение YМаксимальноезначение Y100,000,00–100,00 100,000,00–81,817,0188,33100,00100,00 100,00 100,000,00–8,57100,0054,0046,0056,2382,0077,0087,0010,0012,205,235,92100,0067,0033,0037,3689,0085,0092,007,007,870,00–100,00 100,000,00–100,00 100,00 100,000,00–140,92 16,8611,96150,0046,00104,0073,80150,00 139,00 150,00 11,007,33160,23 19,6512,26214,0068,00146,0091,12162,00 151,00 173,00 22,0013,58175,86 17,9610,21230,00 150,0080,0045,49175,00 162,00 188,00 26,0014,86132Средние значения и среднеквадратическое отклонение радиальных размеровобъектов кислотоустойчивых микобактерий представлены на рисунке 44.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
