Способ компьютерной обработки изображений гистологических микропрепаратов

Изобретение относится к средствам компьютерной обработки изображений. Техническим результатом является повышение точности анализа изображений. В способе осуществляют очистку изображения от высокочастотных шумов преобразованием исходного изображения сглаживающим фильтром с заданием маски, соответствующей удвоенному диаметру минимального сохраняемого элемента, и выполнением сглаживания «по яркости», затем производят выравнивание фона с помощью соответствующего фильтра с заданием маски в зависимости от размеров, структуры, яркостных и цветовых характеристик исследуемых объектов и завершают обработку фильтрацией по цветовым и оптическим характеристикам до получения оптимального состояния изображения микропрепарата. 4 ил.

 

Изобретение относится к медицине, в частности к гистологии, морфометрии, а также к области компьютерной обработки изображений, и может быть использовано в клинической практике для решения задачи стандартизации гистологических микропрепаратов, подвергающихся морфометрии.

В настоящее время достаточно часто при морфометрических исследованиях гистологических микропрепаратов используются различные средства компьютерной обработки для проведения преобразований и анализа изображений. Современные программные системы для анализа изображений, как стандартные графические редакторы, например Adobe Photoshop, так и специализированные системы для морфометрии гистологических микропрепаратов, например «ВидеоТест 4.0», предусматривают возможности улучшения их качества при редактировании с помощью фильтрации шумов и преобразования объектов («Современные микроскопические исследования в биологии и медицине». Сборник статей. - М.: «Лабора», 2006, с.108-113; В.И.Минина «Использование компьютерной морфометрии в исследовании ядрышковых характеристик клеток» // Современные проблемы науки и образования, №6, 2008, с.10; Г.М.Попова, В.Н.Степанов «Анализ и обработка изображений медико-биологических микрообъектов» // Автомеханика и телемеханика, №1, 2004). После проведения обработки изображения специализированные системы позволяют осуществлять идентификацию объектов как сегментов изображения микропрепарата с заданными пространственно-оптическими характеристиками и их классификацию со статистическим анализом полученных данных.

Однако применяемые методики компьютерной морфометрии не обеспечивают достаточной точности ввиду разнородности исследуемых материалов в пределах одной группы, что особенно актуально при исследованиях, включающих большие группы гистологических микропрепаратов. Для обеспечения точности необходима стандартизация исследуемых микропрепаратов, что труднодостижимо в реальной практике. Стандартизация предусматривает наличие единой фиксированной толщины среза, интенсивности и равномерности распределения окраски при создании гистологических микропрепаратов одной группы. Соблюдение указанных условий необходимо для точного измерения компьютерной системой анализа морфологических и оптических параметров объектов исследования (яркостных и цветовых составляющих изображения, контрастности, оптической плотности клеточных и тканевых элементов).

Другим недостатком является сложность графической обработки изображений гистологических микропрепаратов, что обусловлено трудностями при выделении и идентификации отдельных клеточных и тканевых компонентов (объектов исследования) на неравномерном, неоднородном фоне окружающих тканей.

Техническим результатом изобретения является обеспечение стандартизации исследуемого материала за счет создания «монослоя» изображения программными средствами, что повышает точность последующей обработки и анализа изображений гистологических микропрепаратов, позволяет повысить достоверность результатов исследования.

Технический результат достигается за счет того, что в компьютер вводят изображение гистологического микропрепарата, выполняют фильтрацию шумов и помех, при этом очистку изображения от высокочастотных шумов осуществляют преобразованием исходного изображения с помощью сглаживающего фильтра с заданием маски, соответствующей удвоенному диаметру минимального сохраняемого элемента, и выполнением сглаживания «по яркости», затем производят выравнивание фона с помощью соответствующего фильтра с заданием маски в зависимости от размеров, структуры, яркостных и цветовых характеристик исследуемых объектов, после чего используют фильтр по яркости, контрастности и цвету с определением для объектов диапазонов в системах RGB, HLS до получения оптимального состояния изображения микропрепарата.

Подобная последовательная комбинация фильтров обеспечивает создание «монослоя», что позволяет исключить из процесса измерения объекты, лежащие в различных по толщине среза слоях, выделить и избирательно включить в исследование объекты, лежащие в одной плоскости, а также нивелировать неоднородный, неравномерный фон изображения гистологического микропрепарата.

Способ осуществляется посредством выполнения последовательности нижеуказанных процедур с применением инструментов программы «ВидеоТест 4.0»:

1. Ввод в компьютер изображения гистологического микропрепарата, подлежащего анализу, с применением видеокамеры, регистрирующей результаты микроскопии препарата, либо с помощью электронных носителей информации. При отсутствии оптимальной визуализации на этапе получения изображения применяют фильтр по яркости, контрастности и цвету (для «ВидеоТест» это инструмент «Яркость, контраст») с указанием диапазонов в системах RGB, HLS до получения оптимального для исследователя состояния изображения микропрепарата. На фиг.1 представлено исходное изображение микропрепарата печени при окраске гематоксилином и эозином. Ввод изображения осуществлен с использованием видеокамеры «Progres C10 Plus» (Jenoptik Jena, Германия) с микроскопа «Axiostar plus» (Carl Zeiss, Германия) на увеличении 200. На фиг.2 представлено изображение микропрепарата после обработки фильтром «Яркость, контраст».

2. Преобразование исходного изображения с помощью сглаживающего фильтра. В программе «ВидеоТест 4.0» соответствует применению инструментов «Сглаживания». При этом необходимо задать маску, соответствующую удвоенному диаметру минимального сохраняемого элемента изображения или объекта (размер маски указывается в пикселях), для цветных и полутоновых изображений выполнить сглаживание «по яркости». При этом величина перепада яркости находится в зависимости от характера конкретных анализируемых объектов (диапазон для «ВидеоТест» составляет [1; 255]). Результатом является очистка изображения от высокочастотных шумов, сглаживанию подвергаются точки изображения, перепад яркости между которыми меньше установленного значения. На фиг.3 представлено изображение микропрепарата после использования сглаживающего фильтра.

3. Выполнение выравнивания неоднородного, неравномерного фона с помощью фильтра. В частности, применяют инструмент «Выравнивание фона» с заданием маски в зависимости от размеров и структуры исследуемых объектов в интервале [2; 100]. Результатом является усреднение фона изображения микропрепарата по яркости и цветовым характеристикам, определяемое как разность яркости по маске и исходного изображения. На фиг.4 - изображение после применения фильтра «Выравнивание фона» с четко определяемыми объектами - клетками инфильтрата в выделенном «монослое».

4. При недостаточно четком выделении объектов для выполнения измерений повторно используют фильтр по яркости, контрастности и цвету. Это действие позволяет наиболее точно сформировать группу объектов, подлежащих дальнейшему анализу.

Подобная последовательность действий (последовательное применение данной комбинации фильтров) позволяет выделить в изображении гистологического микропрепарата отдельные элементы (объекты), лежащие в одном морфологическом слое («монослой»). Формирование «монослоя» в изображении гистологического микропрепарата осуществляется с учетом разности оптических (для цветных и полутоновых изображений) и цветовых (для цветных изображений) характеристик элементов изображения препарата. Различие показателей оптических плотностей, пороговых значений интенсивности компонентов изображения (составляющие по красному, зеленому, синему цвету в системе RGB, составляющие по яркости, насыщенности и цвету в системе HLS, пороговые значения яркости в системе Gray для обработки полутоновых изображений) является основой для определения принадлежности группы исследуемых объектов гистологического микропрепарата к одной плоскости (слою). Для каждого класса изучаемых объектов пороги указанных параметров могут быть установлены путем определения эталонных участков гистограммы / основного изображения, либо введением их цифровых значений. В последующем в рамках «монослоя» производят стандартный аналитический этап обработки материала с идентификацией, классификацией объектов, измерением необходимых показателей.

Таким образом, обеспечивается решение задач по стандартизации исследуемого материала при морфометрии и выделению объектов на сложном, неоднородном фоне, что, в свою очередь, приводит к повышению точности исследования, так как после прохождения описанной методики программа с наибольшей достоверностью осуществляет идентификацию, классификацию объектов, морфометрию и статистическую обработку результатов. При применении предлагаемой методики обработки изображений с выделением «монослоя» становится возможным использование в рамках одного исследования разнородных гистологических препаратов, с адаптацией полученных результатов для последующего статистического анализа.

Способ компьютерной обработки изображений гистологических микропрепаратов, включающий ввод изображения гистологического микропрепарата в компьютер, выполнение фильтрации по цветовым и оптическим характеристикам с указанием диапазонов значений в системах RGB, HLS, а также фильтрации шумов и помех, отличающийся тем, что очистку изображения от высокочастотных шумов осуществляют преобразованием исходного изображения с помощью сглаживающего фильтра с заданием маски, соответствующей удвоенному диаметру минимального сохраняемого элемента, и выполнением сглаживания «по яркости», затем производят выравнивание фона с помощью соответствующего фильтра с заданием маски в зависимости от размеров, структуры, яркостных и цветовых характеристик исследуемых объектов и завершают обработку фильтрацией по цветовым и оптическим характеристикам до получения оптимального состояния изображения микропрепарата.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к технологиям обработки изображений в процессе сканирования и копирования. .

Изобретение относится к средствам цифровой обработки изображений. .

Изобретение относится к системе для получения информации, относящейся к сегментированным объемным медицинским данным изображения. .

Изобретение относится к средствам предварительной обработки изображения. .

Изобретение относится к аппаратным средствам опознавания подлинников произведений живописи и может быть использовано для получения кодов оригиналов живописи. .

Изобретение относится к системам сжатия аудиосигнала, изображений и видеосигнала. .

Изобретение относится к способам обнаружения объекта с построением кадра изображения при разработке систем автоматического анализа и классификации изображений. .

Изобретение относится к способу и устройству редактирования и смешивания изображений. .

Изобретение относится к отображению поиска сетевого контента на мобильных устройствах. .

Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является повышение качества цифровых изображений за счет повышения глобального и локального контраста без формирования нежелательных артефактов и искажений. В способе выбирают функцию преобразования тонов на основе анализа распределения тонов элементов всего изображения, изменяют для каждого элемента изображения параметры функции преобразования тонов на основе анализа указанного распределения локальной окружающей области, где параметры изменяются плавно для соседних элементов изображения; и преобразуют тон каждого элемента изображения с помощью функции преобразования тонов с параметрами, полученными для данного элемента изображения. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 8 ил.

Изобретение относится к способу и устройству декодирования изображений посредством преобразования изображения в пиксельной области в коэффициенты в частотной области. Техническим результатом является повышение эффективности кодирования и декодирования изображений за счет установления размера единицы преобразования, большего по сравнению с единицей предсказания. Устройство декодирования изображения содержит процессор, который определяет имеющие иерархическую структуру единицы кодирования для декодирования изображения. Устройство также содержит, по меньшей мере, одну единицу предсказания для предсказания каждой единицы кодирования. Кроме того, устройство включает в себя, по меньшей мере, одну единицу преобразования для обратного преобразования каждой единицы кодирования посредством использования информации о форме разделения единицы кодирования, информации о, по меньшей мере, одной единице предсказания и информации о, по меньшей мере, одной единице преобразования, полученных посредством анализа из принятого битового потока кодированного видео. 3 з.п. ф-лы, 18 ил.

Изобретение относится к кодированию и декодированию видеоинформации. Техническим результатом является повышение эффективности кодирования и декодирования изображений за счет того, что элемент кодирования корректируется с учетом характеристик изображения при одновременном увеличении максимального размера элемента кодирования с учетом размера изображения. Устройство для декодирования видеоинформации содержит приемник, который принимает и анализирует поток битов закодированного изображения. А также заявленное устройство содержит процессор, который определяет элементы кодирования, имеющие иерархическую структуру, представляющие собой элементы данных, в которых закодированное изображение декодируется. Кроме того, устройство осуществляет определение подэлементов для предсказания элементов кодирования, посредством использования информации, которая указывает формы разделения элементов кодирования, и информации об элементах предсказания элементов кодирования, полученной посредством анализа из принятого потока битов. При этом подэлементы содержат области, полученные разбиением, по меньшей мере, одной из высоты и ширины элементов кодирования согласно произвольным соотношениям. 4 з.п. ф-лы, 21 ил., 1 табл.

Изобретение относится к области кодирования/декодирования сигналов изображений. Техническим результатом является увеличение эффективности кодирования в случае затухания. Способ для изменения опорного блока (RFBL) с опорными пикселями в опорном изображении (I_REF) осуществляет преобразование (TRF) опорного блока в первый набор (REF (u,v,)) коэффициентов; изменение первого набора (REF (u,v,)) коэффициентов с помощью одного или нескольких весов (TR(u,v,)) и обратное преобразование (ITR) измененного первого набора коэффициентов. При этом веса (TR(u,v,)) определяются с помощью дополнительных пикселей в текущем изображении (I_CUR) и с помощью дополнительных опорных пикселей в опорном изображении. Использование дополнительных пикселей, а также дополнительных опорных пикселей позволяет определять спектральные веса, так что они отражают эффекты затухания. В особенности, если опорный кадр состоит из двух затемненных кадров, из которых один должен предсказываться с помощью опорного кадра, то присвоение весов в спектральной области позволяет выделение значимого кадра из двух кадров. 4 н. и 6 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к кодированию и декодированию видеоинформации. Техническим результатом является повышение эффективности кодирования и декодирования изображений за счет того, что элемент кодирования корректируется с учетом характеристик изображения при одновременном увеличении максимального размера элемента кодирования с учетом размера изображения. Способ декодирования видеоинформации включает в себя этап приема и анализа потока битов закодированного изображения. А также согласно способу определяют элементы кодирования, имеющие иерархическую структуру, представляющие собой элементы данных, в которых закодированное изображение декодируется. Кроме того, определяют подэлементы для предсказания элементов кодирования, посредством использования информации, которая указывает формы разделения элементов кодирования, и информации об элементах предсказания элементов кодирования, полученной посредством анализа из принятого потока битов. При этом подэлементы содержат области, полученные разбиением, по меньшей мере, одной из высоты и ширины элементов кодирования согласно произвольным соотношениям. 4 з.п. ф-лы, 21 ил., 1 табл.

Изобретение относится к средствам обработки видеоданных. Техническим результатом является получение карты расчета движения с четкими границами движения и коррекцией окклюзии с повышенным качеством. В способе выполняют начальный расчет четырех векторных полей движения с помощью алгоритма вариационного оптического потока, осуществляют детекцию окклюзии и вычисление карт окклюзии для прямого и обратного движения, проводят кластеризацию движения на основе объединенной аффинной модели прямого и обратного движения при использовании вычисленных карт окклюзии и данных о текущем кадре, выполняют ретуширование движения в областях окклюзии. 3 н. и 14 з.п. ф-лы, 8 ил.

Изобретение относится к области распознавания образов, а именно к способам и устройствам распознавания рельефности двухмерного изображения. Техническим результатом является повышение достоверности распознавания рельефности лица. Способ распознавания рельефности изображения лица заключается в формировании двух изображений объекта при включенной подсветке и при выключенной, на каждом из двух изображений объекта определяют координаты областей, содержащих лицо, согласно этим координатам вырезают области исходных изображений объекта и определяют координаты характерных совпадающих точек, анализируют изменения интенсивностей совпадающих областей и по ним принимают решение о рельефности лица, дополнительно генерируют последовательность «действий», единиц и нулей, затем формируют ряд изображений объекта, согласно сгенерированной последовательности «действий», при цифре в последовательности «1» - формируют изображение при включенной подсветке, при «0» - при выключенной подсветке, на каждом изображении объекта выделяют область, содержащую глаза, и определяют их координаты, проводят анализ яркости областей объекта и принимают решение о наличии отражения падающего света на роговице глаза, и далее формируют последовательность «контроль», равную совокупности решений о наличии отражения падающего света на поверхности роговицы глаз, производят сравнение последовательностей «действий» и «контроль» и принимают решение о распознавании рельефности лица. 2 н.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к вычислительной технике, а именно к области обработки изображений. Техническим результатом является повышение эффективности кодирования изображений. Способ алфавитного представления изображений включает в себя этап первичного преобразования входного изображения в формат многоцентричной развертки (МЦР), построенной по правилам кривой, заполняющей плоскость (КЗП). При этом начальная ячейка МЦР представляет собой дискретный квадрат, состоящий из девяти клеток (3×3=9), имеющий свой центр и свои четыре грани (стороны). Развертку начальной ячейки МЦР выполняют от центра к краю квадрата, с обходом остальных ячеек по кругу. Приоритетным для сканирования и визуализации изображений является путь с направлением обхода влево от центра квадрата и далее по кругу, по часовой стрелке. 2 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к средствам анализа и обработки динамических изображений. Техническим результатом является обеспечение фильтрации динамических цифровых изображений в условиях ограниченного объема априорных данных. В устройстве выход блока хранения входной реализации подключен к входу блока выделения кадра, выход которого подключен к первым входам коммутаторов; выход арифметически суммирующего устройства подключен к входу блока накопления кадров, выход которого подключен к входу блока усреднения кадров, выход которого подключен к входу блока хранения оценки полезной составляющей. 3 ил.
Наверх