CN110363057A - 一种形态学图像中的精子识别及分类方法 - Google Patents

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Abstract

一种形态学图像中的精子识别及分类方法，其步骤包含有：采集精子的形态图像、对形态图像进行图像二值化处理，使得经由图像二值化处理后的形态图像中的精子定义为可能属于真正精子的候选精子、计算在形态图像中的各候选精子的特征值、提供预设的固定阈值、判断各候选精子的特征值是否满足预设的固定阈值的范围内，若是，则将候选精子定义为真正的精子；若否，则将精子由候选精子中予以排除以及对各真正的精子通过神经网络方式与预先存储于神经网络中的各种精子形态进行比对，而将真正的精子进行分类。

Description

一种形态学图像中的精子识别及分类方法
技术领域
本发明是涉及一种精子识别领域，特别是有关于利用形态学图像中的精 子识别及分类方法。
背景技术
在现有技术中，对于精子形态学分析均采用在高倍数显微镜下，用人工 镜检的方式进行分析。但是采用人工镜检方式存在有许多弊端，例如主观性 强，不同的操作者所判断出来的结论不一致，另外同一个操作者在不同的时 段所得出来的结果也存在不一致的问题，这主要的原因在于无法对染色后的 精子图像进行定量分析，导致于利用传统人工的方式来判断，其判断结果会 有不一致的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种使用人工智能的方法，在高倍数显微镜 下采集精子图像，并对精子图像进行识别和分类，以解决现有技术中，采用 人工识别所产生结果不一致的问题。
本发明的另一目的在于提供一种形态学图像中的精子识别及分类方法， 通过对检体样本在高倍数显微镜下进行数字成像，对于获取的数字图像进行 图像前处理，提取精子图像，分析图像中的精子的特征，然后使用神经网络 的方法对图像中的精子分类以找出正常的精子。
根据上述目的，本发明公开一种形态学图像中的精子识别及分类方法， 包含步骤有采集精子的形态图像、对形态图像进行图像二值化处理，使得经 由图像二值化处理后的形态图像中的精子定义为可能属于真正精子的候选 精子、计算在形态图像中的各候选精子的特征值、提供预设的固定阈值、判 断各候选精子的特征值是否满足预设的固定阈值的范围内，若是，则将候选 精子定义为真正的精子；若否，则将精子由候选精子中予以排除以及对各真 正的精子通过神经网络方式与预先储存于神经网络中的各种精子形态进行 比对，而将真正的精子进行分类。
据此，藉由事先针对正常的精子计算相关的特征值(即固定阈值)，在采 集到检体样本的形态图像之后，判断形态图像中的精子是否满足正常精子的 特征值(固定阈值)，藉此，逐一的将真正的精子识别出来，并且再透过与神 经网络中所事先预存储的各种精子形态进行比对，将经过识别之后的精子再 进行分类，可以准确的找到真正的精子而可以减少人工判断上的误差和不一 致性。
附图说明
图1为根据本发明所揭露的技术，表示形态学图像中的精子识别及分类方法 的步骤流程图。
图2为根据本发明所揭露的技术，表示采集精子的形态图像示意图。
图3为根据本发明所揭露的技术，表示利用图像二值化法对精子的形态图像 进行图像化处理以预先筛选出多个候选精子的示意图。
图4为根据本发明所揭露的技术，表示针对筛选出来的每一个候选精子进行 特征值的计算并利用固定阈值予以识别的示意图。
图5A-图5E为根据本发明所揭露的技术，表示对于符合预设的固定阈值的候 选精子根据神经网络进行分类的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术特征及优点，能更为相关技术领域人员所了 解，并得以实施本发明，在此配合所附的图式、具体阐明本发明的技术特征 与实施方式，并列举较佳实施例进一步说明。以下文中所对照的图式，为表 达与本发明特征有关的示意，并未亦不需要依据实际情形完整绘制。而关于 本案实施方式的说明中涉及本领域技术人员所熟知的技术内容，亦不再加以 陈述。
首先请参考图1，并同时配合图2－图4及图5A－图5B一并来说明。图 1为根据本发明所揭露的技术，表示形态学图像中的精子识别及分类方法的 步骤流程图。图2为根据本发明所揭露的技术，表示采集精子的形态图像示 意图。图3为根据本发明所揭露的技术，表示利用图像二值化法对精子的形 态图像进行图像化处理以预先筛选出多个候选精子的示意图。图4为根据本 发明所揭露的技术，表示针对筛选出来的每一个候选精子进行特征值的计算 并利用固定阈值予以识别的示意图。图5A－图5E为根据本发明所揭露的技 术，表示对于符合预设的固定阈值的候选精子根据神经网络进行分类的示意 图。
在图1中，步骤10：采集精子静态的形态图像。在此步骤中，采集精子 的静态的形态图像主要是利用显微摄像系统来达成，其中显微摄像系统主要 是藉由显微镜，特别是高倍数的显微镜例如100倍物镜及摄像单元所组成， 其主要的功能是将显微镜的物镜观察到的检体样本的图像信号放大之后，由 摄像单元将检体样本进行抓拍而形成静态图像。在此步骤中，进行图像采集 的检体样本为精子，因此，在对精子进行形态图像的抓拍时，最好是针对具 有较多精子的检体样本来进行抓拍，因为精子数多，也较容易进行判断。因 此藉由显微摄像系统所拍摄得到的精子的形态图像，如图2所示。在图2中， 预先将可能是正常(真正)精子的精子予以标示，即如图2中的数字1-18。
接着，步骤12：针对形态图像利用图像二值化法进行图像预处理，由图 像中筛选出多个候选精子。在此步骤中，根据形态图像的特点，利用高斯平 滑，去除噪声，并且使用固定阈值化方法对形态图像进行二值化 (thresholding)处理，藉此使得形态图像中的数据量减少，从而可以凸显出 目标(正常的精子)的轮廓，如图2所示，而这些凸显出来的精子则可视为可 能属于真正的精子的候选精子。于此步骤中，所采用的固定阈值为正常精子的特征值，其中，正常精子的特征值是藉由找一个在视野中有一个正常的精 子图像，提取图像中的精子，获取正常精子的轮廓面积、长度、圆度、长轴、 短轴及/或矩形度，使用这些值作为正常精子的阈值(特征值)。在此，要说明 的是，在本发明中采用二值化的目的在于将灰度图像转换成二值图像，其目 地是把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个临界值 的像素灰度值设为灰度极小值，也就是将整个视频图像呈现出明显的黑白效 果，去除形态图像中不必要的数据。而二值化法为一般对于图像处理的惯用 手段，在此不做详细陈述。
接着步骤14：针对形态图像中的每一个候选精子进行特征值的计算。这 些特征值包括有轮廓面积、长度、圆度、长轴、短轴及/或矩形度。于此步 骤中，每个精子的轮廓面积是藉由各相连轮廓点向量的叉乘的和的一半来计 算得到、每个精子的圆度的计算公式为4π*面积/长度、及每个精子的矩形 度为精子轮廓面积/拟合轮廓面积。而在此步骤中，根据上述公式计算出每 一个精子的轮廓面积、长度、圆度、长轴、短轴及/或矩形度等特征值。
步骤16：判断每一个候选精子的特征值是否满足预设的固定阈值。在此 步骤中，将形态图像中的每一个候选精子的轮廓面积与前述所预设的固定阈 值来的轮廓面积及长度来比较，若是候选精子的轮廓面积及长度满足预设的 固定阈值来的轮廓面积及长度，则可以判断该候选精子为真正(或称正常)的 精子，即进行步骤18：由形态图像中筛选出来并识别为真正的精子，如图3 所示，在图3中，计算每一个被标示有阿拉伯数字的候选精子的精子的头部 轮廓面积；若在步骤16中，候选精子的轮廓面积及长度不能满足预设的固 定阈值来的轮廓面积及长度，则可以判断该候选精子不是真正(或称正常)的 精子，则从形态图像的候选精子中予以排除，如步骤20。
接着，进行步骤22：对于每一个被识别为真正的精子通过神经网络的方 法，将每一个真正的精子的特征值输入到神经网络中对这些真正的精子进行 分类。在此步骤中，将前述步骤18中所筛选出来的真正(或称正常)精子所 具有的特征值如轮廓面积、长度、圆度、长轴、短轴及/或矩形度输入至神 经网络中，与神经网络中原本已经预先储存各种精子型态，如图5A所表示 的正常精子、图5B所表示的过量残留胞浆(ERC)精子、图5C所表示的梨形 精子、图5D所表示的圆头精子及图5E所表示的不定型精子进行比对，将真 正(或称正常)的精子进行分类。如图4所示，在图4中，由方块所围成的每 一个精子头部的区域的形状都不同，因此可以与神经网络中原本已经预先储 存各种精子型态进行比对，以准确的将每一个候选精子予以分类。
在此将神经网络的步骤进行说明，神经网络的步骤包括：
首先，进行网络的初始化步骤，设定输入层的节点个数为n，隐 含层的节点个数为1，输出层的节点个数为m，且输入层到隐含层的 权重为wij，隐含层到输出层的权重为Wjk，输入层到隐含层的偏置为 aj，隐含层到输出层的偏置为bk，学习速率为η，激励函数为g(x)，其中激励函数g(x)为sigmoid函数，表示为
所述隐含层的输出由式(2)计算得到， 其中i＝1…n，j＝1…1；
输出层的输出由式(3)计算得到，其中j＝1..l，k＝1…m；
进行误差计算，由式(4)计算误差其 中Yk为期望输出，并使得Yk+Ok＝ek式(5)，其中Ok为，ek为，则 式(4)可表示为
對上述权值进行更新，由式(7)对权值进行更新，
對上述偏值进行更新，由式(8)对偏置进行更新，
其中隐含层到输出层的偏置更新为其 中bk＝bk+ηek式(10)，输入层到隐含层的偏置更新为式
(11)，其中则偏置 的更新公式为以及
判断相邻的两次误差之间的差别是否小于设定的值来判断迭代是否结 束。
要说明的是，输入层表示精子特征值及精子类别做为输入值、隐含层表 示对输入的精子特征值及精子类别进行处理、输出层表示将进行处理后的精 子特征及精子类别进行输出、节点个数为精子特征值的个数、权重值表示精 子特征值在所有特征值中对应的重要程度、偏置表示对推理结果进行推理的 一个误差补偿量以及学习速率表示迭代过程中推理的变量的移动步长。
根据本发明所揭露的形态学图像中的精子识别及分类算法的步骤，事先 针对正常的精子计算相关的特征值(即固定阈值)，使得在采集到检体样本的 形态图像之后，判断形态图像中的精子是否满足正常精子的特征值(固定阈 值)，藉此，逐一的将真正的精子识别出来，并且再透过与神经网络中所事 先预存储的各种精子形态进行比对，将经过识别之后的精子再进行分类，可 以准确的找到真正的精子而可以减少人工判断上的误差和不一致性。
以上所述仅为本发明之较佳实施例，并非用以限定本发明之权利范围； 同时以上的描述，对于相关技术领域之专门人士应可明了及实施，因此其他 未脱离本发明所揭示之精神下所完成的等效改变或修饰，均应包含在申请专 利范围中。

Claims (10)

1.一种形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，所述形态图像中精子的识别及分类方法包含以下步骤:
采集精子的形态图像；
对所述形态图像进行图像二值化处理，使得经由所述图像二值化处理后的所述形态图像中的精子定义为可能属于真正精子的候选精子；
计算在所述形态图像中的各所述候选精子的特征值；
提供预设的固定阈值；
判断各所述候选精子的所述特征值是否满足预设的所述固定阈值的范围内，若是，则将所述候选精子定义为真正的精子；若否，则将所述精子由所述候选精子中予以排除；以及
对各所述真正的精子通过神经网络与预先储存于所述神经网络中的各种精子形态进行比对，而将各所述真正的精子进行分类。
2.如权利要求1所述的形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，所述采集精子的形态图像的步骤是通过高倍数显微镜达成。
3.如权利要求2所述的形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，所述高倍数显微镜为100倍物镜。
4.如权利要求1所述的形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，所述固定阈值为正常精子的特征值。
5.如权利要求4所述的形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，取得所述正常精子的所述特征值的步骤包含:
找一个在视野中有一个正常的精子图像，提取所述精子图像；及
获取所述精子的轮廓面积、长度、圆度、长轴、短轴及/或矩形度并作为所述精子的所述特征值。
6.如权利要求4所述的形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，所述预先储存于所述神经网络中的各所述精子形态包括正常精子形态、过量残留胞浆(ERC)精子形态、梨形精子、圆头精子及不定型精子。
7.如权利要求1所述的形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，所述特征值包括轮廓面积、长度、圆度、长轴、短轴及/或矩形度。
8.如权利要求1所述的形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，所述神经网络的步骤包括:
网络的初始化步骤，设定输入层的节点个数为n，隐含层的节点个数为l，输出层的节点个数为m，且所述输入层到所述隐含层的权重为wij，所述隐含层到所述输出层的权重为wjk，所述输入层到所述隐含层的偏置为aj，所述隐含层到所述输出层的偏置为bk，学习速率为η，激励函数为g(x)，其中所述激励函数g(x)为sigmoid函数，表示为
所述隐含层的输出由式(2)计算得到， 其中i＝1…n,j＝1…l；
所述输出层的输出由式(3)计算得到， 其中j＝1..l，k＝1…m；
进行误差计算，由式(4)计算所述误差 其中Yk为期望输出，并使得Yk+Ok＝ek 式(5)，其中Ok为，ek为，则所述式(4)可表示为
所述权值进行更新，由式(7)对所述权值进行更新，
所述偏值进行更新，由式(8)对所述偏置进行更新，
其中所述隐含层到所述输出层的偏置更新为 其中
bk＝bk+ηek 式(10)，所述输入层到所述隐含层的偏置更新为
其中 则所述偏置的更新公式为以及
判断相邻的两次所述误差之间的差别是否小于设定的值来判断迭代是否结束。
9.如权利要求8所述的形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，所述输入层表示所述精子特征值及精子类别做为输入值、所述隐含层表示对输入的所述精子特征值及所述精子类别进行处理以及所述输出层表示将进行处理后的所述精子特征及所述精子类别进行输出。
10.如权利要求8所述的形态图像中的精子识别及分类方法，其特征在于，所述节点个数为所述精子特征值的个数、所述权重值表示所述精子特征值在所有特征值中对应的重要程度、所述偏置表示对推理结果进行推理的一个误差补偿量以及所述学习速率表示迭代过程中推理的变量的移动步长。
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