CN111815554A - 一种基于边缘搜索mrf模型的宫颈细胞图像分割方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，(1)针对单个宫颈细胞原始图像进行超像素划分；(2)将划分后的图像建模成一个超像素MRF无向概率图模型；(3)提取每个超像素块的多维特征，基于特征用无监督算法对超像素进行分类，以实现对图像的初步分割，再用自动标签映射机制来确定核、质和背景区所对应的正确语义标签；(4)用边缘搜索MRF求解算法对初步分割结果进一步求精以实现对细胞图像的精确分割。本发明能够准确高效地对非重叠彩色宫颈单细胞图像进行分割、兼具较高的分割准确率和更快的运算速度。

Description

一种基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法。

背景技术

在社会医疗保健领域，新出现的“智慧医疗”是将传统医疗模式、生物化学知识等与人工智能技术进行有机结合，达成患者和医疗资源之间智能互动，从而实现精准医疗、数字化医疗、个性化医疗以及智能辅助医疗等目标的新兴研究领域。借助于人工智能技术，医疗机构将能够更准确、更高效地完成任务，进而提高患者就医舒适度并减少社会资源浪费。

目前，随着医疗机构中病患电子档案和病历、医院信息系统等的逐步完善，医院收集到的患者数字图像数据越来越多，宫颈细胞图像也是如此。因此，如何利用宝贵且海量的图像资源辅助医疗工作是医疗工作者及科学工作者面临的新课题。医院采样人员从一位女性身上采集的组织样本包含几十到上百个细胞，那么一百位女性就有上千细胞待查。我国有十几亿人口，符合宫颈癌发病条件的女性也有上亿人次，如果每人每年做一次巴氏测试，粗略估计，至少有几十亿个细胞待逐一观察、判断其是否癌变。医疗人员要从成千上万的宫颈细胞微观图像中，用肉眼找出具有微小癌变的几个或几十个癌细胞，工作量巨大。并且医疗人员长时间、枯燥的阅图，也难免遗漏、误判部分癌细胞。如果基于人工智能技术的智能分析系统能正确、高效的进行细胞定量分析，那么使用智能分析系统辅助医疗工作就能减少癌细胞误判率、提高识别效率。

细胞图像分割是进行宫颈细胞图像智能分析的前提和基础。首先，细胞图像的特征提取依赖于已精准分割的细胞核和细胞质区域，同时细胞分类依赖于准确且有判别性的细胞特征，所以准确地分割出细胞可以在很大程度上影响到智能分析系统最终分类识别的成功率。其次，在临床医学检验中，进行宫颈癌细胞筛查时，需要处理的细胞图像数量巨大，快速地分割图像各区域才能提升智能分析系统的效率。此外，非重叠宫颈细胞图像分割是细胞图像分割的一种特例，所以准确地进行非重叠细胞图像分割是细胞图像分割研究的前期工作和基础工作。

总之，对于宫颈细胞图像智能分析研究而言，非重叠宫颈细胞图像分割是既重要又基础的工作，并且准确性和高效性是该工作所重点关注的两个方面。因此，本发明提出一种准确、高效地分割非重叠宫颈细胞图像的方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，采用不需要已标注数据集训练的基于超像素的边缘搜索MRF模型，结合超像素分割与MRF模型对彩色宫颈细胞图像进行准确分割。本发明所提出的基于超像素边缘搜索MRF模型兼具MRF模型与超像素过分割算法的优势，能捕获细胞边缘结构的特点，而且一次性地将宫颈细胞图像分割为细胞核、细胞质和背景三种区域，从而得到宫颈细胞图像的分割结果。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，包括如下步骤：

(1)针对单个宫颈细胞原始图像进行超像素划分；

(2)将划分后的图像建模成一个超像素MRF无向概率图模型，其中概率图模型的结点元素是超像素，并且相邻超像素之间的关系通过图的邻接表形式来表示；

(3)提取每个超像素块的多维特征，基于特征用无监督算法对超像素进行分类，以实现对图像的初步分割，再用自动标签映射机制来确定核、质和背景区域所对应的正确语义标签；

(4)用边缘搜索MRF求解算法对初步分割结果进一步求精以实现对细胞图像的精确分割。

其中，步骤(1)的具体步骤为：

(1-1)使用非中值滤波技术弱化图像噪声，减弱血细胞、炎症杂质和黏液等噪声的干扰，去噪后的真实估计值为NL[v](i)＝∑_j∈Iw(i，j)v(j)，其中，w(i，j)取决于像素i和像素j的相似性，是v(j)像素j的灰度向量；

(1-2)根据像素的相似性将原始图像中的像素点进行无监督分类，先初始化k个聚类中心C_i＝[l_i，a_i，b_i，x_i，y_i，]，每个聚类中心的搜索区域限定于其所在位置2S×2S区域内，其中k是超像素数目，[l_i，a_i，b_i]是像素点i的颜色向量，[x_i，y_i]是像素点i的位置坐标；

(1-3)根据聚类度量值D将每个像素点分配给其最近的聚类中心，其中

S为最大空域距离，dc是颜色像素相似性，ds是位置相似性；(1-4)将图像分成非重叠且不规则图像区域小块，这些区域块被用于替代不重叠且规则的栅格状像素块。

其中，步骤(2)的具体步骤为：

(2-1)定义像素块p_i的邻域集为{p_i1，...，p_ij，...，p_iw}，其中w为p_i的邻居数，j为p_i的邻居编号，一般标号从像素i的左上角开始，按顺时针方向排列；

(2-2)根据邻域系统，计算Gibbs能量，能量函数为U(F)＝∑_i∈C1V₁(p_i)+∑_i，j∈C2V₂(p_i，p_j)+∑_{i，j，k∈C3}V₃(p_i，p_j，p_k)；

(2-3)基于贝叶斯准则，计算最大后验概率x^*＝argmaxp(y|x)p(x)。

其中，步骤(3)的具体步骤为：

(3-1)从RGB色彩空间，三个通道抽取出超像素的均值和中值亮度作为特征；

(3-2)从CIELAB色彩空间，三个通道抽取出超像素的均值和中值亮度作为特征；

(3-3)计算像素块面积与最小包围矩形面积的比率，作为超像素形变特征。

进一步，步骤(3)中，用自动标签映射机制来确定核、质和背景区域所对应的正确语义标签的步骤为：根据每个图像区域的类别的聚类中心来判断区域标签，细胞核是颜色最深区域，背景是颜色最浅的区域，余下的区域即细胞质。其中，步骤(4)的具体步骤为：

(4-1)先以边缘线上的像素点为中心画正方形，再将所有正方形组成一个搜索带，与搜索带相交的超像素列入候选超像素集合；

(4-2)根据图像中的边缘，找出边缘附近的元素，仅计算这些边缘候选元素的能量函数以减少冗余计算。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

本发明采用一种不需要已标注数据集训练的新模型，称为基于超像素的边缘搜索MRF模型，该模型结合超像素分割与MRF模型对彩色宫颈细胞图像进行准确分割。本发明所提出的基于超像素边缘搜索MRF模型兼具MRF模型与超像素过分割算法的优势，能捕获细胞边缘结构的特点，而且一次性地将宫颈细胞图像分割为细胞核、细胞质和背景三种区域。

附图说明

图1为本发明中边缘搜索MRF模型示意图；

图2为本发明中边缘搜索机制示意图；

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明提供了一种基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，首先，使用非中值滤波技术弱化图像噪声；然后，用SLIC算法对原始图像进行超像素划分；接着，从每个超像素中抽取13个维度的特征向量；再根据MRF的建模思想将图像建模成基于超像素的MRF模型；最后，使用本发明提出的边缘搜索MRF快速算法求解模型参数，对图像超像素进行赋予细胞核、细胞质和背景标签，从而得到宫颈细胞图像的分割结果。

基于超像素MRF模型分割方法进行建模求解的两个关键点是：

(1)如何将不规则超像素之间的关系合理建模到MRF模型中。基于像素MRF模型建模元素是栅格状排列且方位和数目都有序的像素点，而基于超像素的边缘搜索MRF的建模元素是不规则排列的超像素，因此，在对原始图像超像素过分割后，使用根据每个超像素的边缘像素逐个查找以确定其邻接超像素编号的方法，将原始图像表示成超像素图网络的邻接表数据结构。后续基于超像素的边缘搜索MRF模型和基于超像素的MRF模型的求解算法都是基于该超像素图的邻接表进行的。

(2)如何设计更快速的模型求解算法。与基于像素的分割模型相比，由于对像素进行了分块处理，显然，基于超像素MRF的分割模型更为快速。

本发明提供的一种基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，包括如下步骤：

(1)针对单个宫颈细胞原始图像进行超像素划分；具体步骤为：

(1-1)使用非中值滤波技术弱化图像噪声，减弱血细胞、炎症杂质和黏液等噪声的干扰，去噪后的真实估计值为NL[v](i)＝∑_j∈Iw(i，j)v(j)，其中，w(i，j)取决于像素i和像素j的相似性，是v(j)像素j的灰度向量；

(1-2)根据像素的相似性将原始图像中的像素点进行无监督分类，先初始化k个聚类中心C_i＝[l_i，a_i，b_i，x_i，y_i，]，每个聚类中心的搜索区域限定于其所在位置2S×2S区域内，其中k是超像素数目，[l_i，a_i，b_i]是像素点i的颜色向量，[x_i，y_i]是像素点i的位置坐标；

(1-3)根据聚类度量值D将每个像素点分配给其最近的聚类中心，其中

S为最大空域距离，dc是颜色像素相似性，ds是位置相似性；(1-4)将图像分成非重叠且不规则图像区域小块，这些区域块被用于替代不重叠且规则的栅格状像素块。

(2)将划分后的图像建模成一个超像素MRF无向概率图模型，如图1所示，其中概率图模型的结点元素是超像素，并且相邻超像素之间的关系通过图的邻接表形式来表示；具体步骤为：

(2-1)定义像素块p_i的邻域集为{p_i1，...，p_ij，...，p_iw}，其中w为p_i的邻居数，j为pi的邻居编号，一般标号从像素i的左上角开始，按顺时针方向排列；

(2-2)根据邻域系统，计算Gibbs能量，能量函数为U(F)＝∑_i∈C1V₁(p_i)+∑_i，j∈C2V₂(p_i，p_j)+∑_{i，j，k∈C3}V₃(p_i，p_j，p_k)；

(2-3)基于贝叶斯准则，计算最大后验概率x^*＝argmaxp(y|x)p(x)。

(3)提取每个超像素块的多维特征，基于特征用无监督算法对超像素进行分类，以实现对图像的初步分割，再用自动标签映射机制来确定核、质和背景区域所对应的正确语义标签；具体步骤为：

(3-1)从RGB色彩空间，三个通道抽取出超像素的均值和中值亮度作为特征；

(3-2)从CIELAB色彩空间，三个通道抽取出超像素的均值和中值亮度作为特征；

(3-3)计算像素块面积与最小包围矩形面积的比率，作为超像素形变特征。步骤(3)中，用自动标签映射机制来确定核、质和背景区域所对应的正确语义标签的步骤为：根据每个图像区域的类别的聚类中心来判断区域标签，细胞核是颜色最深区域，背景是颜色最浅的区域，余下的区域即细胞质，如图2所示。

(4)用边缘搜索MRF求解算法对初步分割结果进一步求精以实现对细胞图像的精确分割；具体步骤为：

(4-1)先以边缘线上的像素点为中心画正方形，再将所有正方形组成一个搜索带，与搜索带相交的超像素列入候选超像素集合；

(4-2)根据图像中的边缘，找出边缘附近的元素，仅计算这些边缘候选元素的能量函数以减少冗余计算。

本发明的发明人利用Herlev数据集对本发明进行了实验，Herlev包含917张单细胞图像，专家对所有图像进行了准确标注，其中，背景BGR是(0，0，255)、细胞核BGR是(255，0，0)、细胞质BGR是(128，0，0)。通过实验，在测试了各种分割方法的准确度和速度并进行对比之后，可知基于超像素边缘搜索MRF模型能够准确且快速地分割非重叠宫颈彩色单细胞图像，结果优于其他模型。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)针对单个宫颈细胞原始图像进行超像素划分；

(2)将划分后的图像建模成一个超像素MRF无向概率图模型，其中概率图模型的结点元素是超像素，并且相邻超像素之间的关系通过图的邻接表形式来表示；

(3)提取每个超像素块的多维特征，基于特征用无监督算法对超像素进行分类，以实现对图像的初步分割，再用自动标签映射机制来确定核、质和背景区域所对应的正确语义标签；

(4)用边缘搜索MRF求解算法对初步分割结果进一步求精以实现对细胞图像的精确分割。

2.根据权利要求1所述的基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，其特征在于，步骤(1)的具体步骤为：

(1-1)使用非中值滤波技术弱化图像噪声，减弱血细胞、炎症杂质和黏液等噪声的干扰，去噪后的真实估计值为NL[v](i)＝∑_j∈Iw(i，j)v(j)，其中，w(i，j)取决于像素i和像素j的相似性，是v(j)像素j的灰度向量；

(1-2)根据像素的相似性将原始图像中的像素点进行无监督分类，先初始化k个聚类中心C_i＝[l_i，a_i，b_i，x_i，y_i，]，每个聚类中心的搜索区域限定于其所在位置2S×2S区域内，其中k是超像素数目，[l_i，a_i，b_i]是像素点i的颜色向量，[x_i，y_i]是像素点i的位置坐标；

(1-3)根据聚类度量值D将每个像素点分配给其最近的聚类中心，其中

S为最大空域距离，dc是颜色像素相似性，ds是位置相似性；(1-4)将图像分成非重叠且不规则图像区域小块，这些区域块被用于替代不重叠且规则的栅格状像素块。

3.根据权利要求1所述的基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，其特征在于，步骤(2)的具体步骤为：

(2-1)定义像素块pi的邻域集为{p_i1，...，p_ij，...，p_iw}，其中w为pi的邻居数，j为p_i的邻居编号，一般标号从像素i的左上角开始，按顺时针方向排列；

(2-2)根据邻域系统，计算Gibbs能量，能量函数为U(F)＝∑_i∈C1V₁(p_i)+∑_i，j∈C2V₂(p_i，p_j)+∑_i，j，k∈C₃V₃(p_i，p_j，p_k)；

(2-3)基于贝叶斯准则，计算最大后验概率x^*＝argmaxp(y|x)p(x)。

4.根据权利要求1所述的基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，其特征在于，步骤(3)的具体步骤为：

(3-1)从RGB色彩空间，三个通道抽取出超像素的均值和中值亮度作为特征；

(3-2)从CIELAB色彩空间，三个通道抽取出超像素的均值和中值亮度作为特征；

(3-3)计算像素块面积与最小包围矩形面积的比率，作为超像素形变特征。

5.根据权利要求1所述的基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，其特征在于，步骤(3)中，用自动标签映射机制来确定核、质和背景区域所对应的正确语义标签的步骤为：根据每个图像区域的类别的聚类中心来判断区域标签，细胞核是颜色最深区域，背景是颜色最浅的区域，余下的区域即细胞质。

6.根据权利要求1所述的基于边缘搜索MRF模型的宫颈细胞图像分割方法，其特征在于，步骤(4)的具体步骤为：

(4-1)先以边缘线上的像素点为中心画正方形，再将所有正方形组成一个搜索带，与搜索带相交的超像素列入候选超像素集合；

(4-2)根据图像中的边缘，找出边缘附近的元素，仅计算这些边缘候选元素的能量函数以减少冗余计算。

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