ES2422178B2 - Procedimiento de visión artificial para la detección de espermatozoides con colas en ovillo - Google Patents

Abstract

Procedimiento de visión artificial para la detección de espermatozoides con colas en ovillo.#Se describe un procedimiento automatizado de clasificación de semen basado en la captura de imágenes digitales de la muestra a clasificar. Dicho procedimiento hace uso de técnicas de manipulación de las imágenes digitales capturadas para detectar espermatozoides con colas en ovillo.

Description

PROCEDIMIENTO DE VISIÓN ARTIFICIAL PARA LA DETECCIÓN DE ESPERMATOZOIDES CON COLAS EN OVILLO

DESCRIPCIÓN

OBJETO DE LA INVENCIÓN

El objeto de la presente invención es un procedimiento automatizado para clasificar muestras de semen de forma automática en función de la presencia de espermatozoides con colas en ovillo.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

La existencia de espermatozoides con colas en ovillo en una muestra de semen es una variable a tener en cuenta en el proceso de valoración debido a su gran importancia para algunas especies animales, como es el caso del ganado porcino. Esta valoración se realiza habitualmente en los centros de producción de semen o en las granjas o centros donde se realiza la inseminación artificial por un operario especializado, normalmente un veterinario. Además, es habitual que los centros de producción o de inseminación guarden un histórico de la valoración realizada para ir clasificando al donante en función de la calidad de su semen durante un periodo de tiempo.

Fundamentalmente, la valoración se lleva a cabo basándose en la cantidad de gotas citoplasmáticas presentes en la muestra. En el caso que atañe a esta invención, concretamente en las gotas que conforman colas en ovillo. El proceso consiste en detectar y contar el número de espermatozoides que presentan esta anomalía. Al tratarse de un proceso manual, se evalúan únicamente unas pocas muestras por individuo, y además el procedimiento está sujeto a los típicos errores de la inspección visual humana: errores debidos al cansancio, a la falta de atención o a la disparidad de criterio entre operarios.

El análisis digital de imagen aplicado al estudio de imágenes médicas en general, y a la valoración de espermatozoides en particular, empezó a utilizarse hace más de una década. La mayoría de los trabajos realizados hasta el momento en este campo se limitan a analizar los resultados obtenidos al evaluar el semen con los sistemas CASA (Computer-Assisted Sperm Analysis, según sus siglas en inglés) existentes (C. Soler, J. J. de Montserrat, R. Gutiérrez, J. Núñez,

M. Núñez, M. Sancho, F. Pérez-Sánchez, y T.G. Cooper, "Use of the Sperm-Class Analyser for objective assessment of human sperm morphology", lnternational Journal of Andrology, Vol. 26, No. 5, 2003, pp. 262-270), o bien comparan las medidas proporcionadas por distintos sistemas (J.-Z. Chan, W. Krause, y C. Bohring, "Computer assisted analysis of sperm morphology with the aid of lectin staining", Andrologia, Vol. 34, 2002, pp. 379-383). Otros trabajos analizan la morfometría de la cabeza del espermatozoide de distintas especies o bien estudian las subpoblaciones que aparecen en el semen de cerdo. Sin embargo, no se describe específicamente un método para realizar el estudio de las colas en ovillo presentes en algunos espermatozoides.

DESCRIPCIÓN

El procedimiento de la invención permite realizar la valoración seminal automática en función del número de espermatozoides con colas en ovillo en la imagen digital de una muestra, disminuyendo el tiempo necesario para el análisis, y mejorando además su fiabilidad. Este procedimiento es aplicable a la industria de producción animal, donde el empleo de controles de calidad en los principales parámetros seminales es indispensable para lograr un procesamiento preciso y eficiente de los eyaculados. El procedimiento de detección de espermatozoides con colas en ovillo de la invención es aplicable a distintas especies animales, aunque tiene una especial incidencia en la industria porcina. Por otro lado, en la industria de la reproducción humana el procedimiento de la invención se puede utilizar para valorar la calidad seminal de los pacientes en tecnologías relacionadas con la reproducción asistida.

En el presente documento, se entiende que las operaciones basadas en los tamaños de espermatozoides, cabezas o gotas, se realizan teniendo en cuenta la especie y los aumentos a los que se toma la imagen en cada aplicación concreta. Resulta evidente que no es igual el tamaño de un espermatozoide de cerdo que el de un espermatozoide humano, ni tampoco tiene el mismo tamaño la imagen de un espermatozoide de cerdo a 1 O aumentos que a 20 aumentos. Por otro lado, se empleará de manera general el término "imagen" para hacer referencia tanto a imágenes fijas (o fotografías) como a cada una de las imágenes presentes en una secuencia (o vídeo).

El procedimiento para la detección de colas en ovillo de espermatozoide de la presente invención comprende las siguientes etapas:

1. Adquisición y preprocesamiento de la imagen.

Se adquiere una imagen de la muestra de esperma que se desea analizar, pudiéndose capturar como una imagen fija o procedente de una secuencia de vídeo, utilizando un microscopio acoplado a una cámara digital. La cámara digital está conectada a un ordenador en el cual se analiza la imagen digital adquirida. Preferentemente, las imágenes se capturan en contraste de fases negativo, aunque el sistema también podría funcionar en contraste de fases positivo. La imagen adquirida, por tanto, contiene espermatozoides y artefactos (se denominará artefacto a cualquier objeto de una imagen que no forma parte de un espermatozoide, como restos de suciedad o cuerpos extraños).

De acuerdo con una realización preferida de la invención, a continuación se realiza un preprocesamiento de la imagen con el objeto de mejorar el contraste

o simplemente reducir la profundidad de color de la imagen capturada.

La imagen resultante al término de esta primera etapa se denominará en el presente documento "imagen preprocesada", tanto si se ha realizado una etapa de preprocesamiento como si no se ha hecho.

2. Primera umbralización de la imagen preprocesada.

Seguidamente, la imagen se umbraliza de manera que se eliminen las colas y otros objetos de color más oscuro que el de las cabezas, gotas y los agrupamientos que aparecen en las colas en ovillo. Como la imagen está en campo oscuro, las cabezas, gotas y algunos artefactos aparecen casi en blanco, mientras que las colas presentan niveles de grises sensiblemente más oscuros.

Por lo tanto, aplicando un umbral adecuado a la imagen inicial, se consiguen eliminar las colas y se obtiene una imagen binaria con fondo negro que solo contiene cabezas, gotas, regiones similares a gotas de tamaño grande que forman las colas en ovillo y algunos artefactos, todos en blanco.

3. Obtención de cabezas y gotas.

Habitualmente, la imagen binaria obtenida después de la primera umbralización contiene, además de cabezas y gotas, artefactos que podrían confundirse con cabezas o gotas. En este paso, se eliminan todas las regiones obtenidas previamente cuyo tamaño difiera ostensiblemente del tamaño promedio de una cabeza, de una gota o del ovillo que se forma en las colas. Ese tamaño promedio es diferente para cada especie animal y depende de los aumentos a los que se ha capturado la imagen.

Posteriormente, se eliminan también aquellas regiones cuya forma no es similar a la de los tres objetos anteriores, utilizando para ello la relación de aspecto obtenida como el cociente entre el eje mayor y el eje menor del rectángulo circunscrito a la región.

4. Detección parcial de colas.

Para detectar espermatozoides conteniendo colas en ovillo, se realiza una segunda segmentación con un umbral superior a la primera. Esta segunda umbralización incluirá más objetos presentes en la imagen, entre ellos las colas de los espermatozoides. Este procedimiento para identificar espermatozoides con colas en ovillo se basa en la detección de regiones que, tanto por su forma como por su área, puedan clasificarse como tales.

5. Unión de colas con cabezas y gotas.

En la umbralización previa es posible que algunas colas no se recuperarán completas y, por lo tanto, no hagan contacto con la cabeza o la región del ovillo. Para obtener una región continua se dilata la imagen previamente obtenida. De esta forma, la cabeza, cola y gota u ovillo final, pertenecientes al mismo espermatozoide, estarán en la misma región.

6. Selección de regiones dilatadas en función del tamaño y la relación de aspecto.

Con la dilatación previa aparecen nuevas regiones correspondientes con espermatozoides normales al unir su cabeza con su cola. También aparecen nuevas regiones al unir espermatozoides solapados por su cola o incluso artefactos con espermatozoides cuando su cola cruza encima de ellos. En esta etapa se eliminan aquellas regiones cuyo área sea bastante diferente del área promedio de un espermatozoide con cola en ovillo. También se eliminan aquellas regiones que, a pesar de tener un área similar, tienen una relación de aspecto diferente a la relación de aspecto promedio en un espermatozoide con cola en ovillo. De acuerdo con una realización preferida de la invención, a los valores del área promedio y de la relación de aspecto promedio se les aplica unas tolerancias, de manera que aquellas regiones con un área o relación de aspecto ligeramente inferior o superior a la promedio, no son eliminadas.

7. Determinación de la presencia de colas en ovillo.

La etapa final consiste en determinar qué regiones contienen realmente espermatozoides con cola en ovillo. Para ello se estudia en qué regiones, de entre las que se conservan de la etapa anterior por tener una forma y razón de aspecto similar a los buscados, aparecen colas y gotas u ovillos. Se eliminan las regiones en las que no aparezcan este tipo de objetos y finalmente se seleccionan únicamente, como espermatozoides con cola en ovillo, aquellas regiones en las que aparezca tanto una cabeza como un ovillo o gota.

El procedimiento concluye cuando se han analizado todas las regiones, determinándose de esta manera el número de espermatozoides con cola en ovillo presentes en la imagen.

Para cada imagen analizada se obtiene como resultado el número de espermatozoides con cola en ovillo y una imagen en la que se marcan las cabezas con dicha anomalía para que pueda ser visualizada y evaluada por la persona que utiliza el sistema.

Por último, se entiende de la presente descripción que la invención se extiende también a programas de ordenador, particularmente los programas de ordenador que se encuentran situados sobre o dentro de una portadora, adaptados para llevar a la práctica el procedimiento descrito. El programa puede tener la forma de código fuente, código objeto, una fuente intermedia de código y código objeto, por ejemplo, como en forma parcialmente compilada, o en cualquier otra forma adecuada para uso en la puesta en práctica de los procesos según la invención. La portadora puede ser cualquier entidad o dispositivo capaz de soportar el programa.

Por ejemplo, la portadora podría incluir un medio de almacenamiento, como una memoria ROM, una memoria CD ROM o una memoria ROM de semiconductor, una memoria Flash, un soporte de grabación magnética, por ejemplo, un disco duro o una memoria de estado sólido (SSD, del inglés solid-state drive ). Además, la portadora puede ser una portadora transmisible, por ejemplo, una señal eléctrica u óptica que podría transportarse a través de cable eléctrico u óptico, por radio o por cualesquiera otros medios.

Cuando el programa va incorporado en una señal que puede ser transportada directamente por un cable u otro dispositivo o medio, la portadora puede estar constituida por dicho cable u otro dispositivo o medio.

Como variante, la portadora podría ser un circuito integrado en el que va incluido el programa, estando el circuito integrado adaptado para ejecutar, o para ser utilizado en la ejecución de los procesos correspondientes.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

La Fig. 1 muestra un esquema simplificado de un sistema capaz de efectuar el procedimiento de la invención.

La Fig. 2 muestra una representación simple de la imagen original.

La Fig. 3 muestra la imagen original después de una primera umbralización.

La Fig. 4 muestra la imagen de la Fig. 3 después de haber eliminado objetos que por su tamaño o relación de aspecto no pueden corresponder con cabezas, gotas u ovillos.

La Fig. 5 muestra la imagen original después de una segunda umbralización con un umbral más elevado.

La Fig. 6 muestra la imagen previa después de una operación de dilatación.

La Fig. 7 muestra la imagen de la Fig. 6 después de filtrar sus objetos en función del tamaño y la relación de aspecto de sus regiones.

La Fig. 8 muestra las imágenes de las figuras 4 y 7 y el resultado de realizar una operación ANO entre ellas.

La Fig. 9 muestra las regiones correspondientes a los espermatozoides con cola en ovillo que se encontraban en la imagen original.

REALIZACIÓN PREFERENTE DE LA INVENCIÓN

Se describe a continuación un ejemplo de procedimiento de acuerdo con la invención, haciendo referencia a las figuras adjuntas. La Fig. 1 muestra un sistema de captura que comprende un microscopio óptico (2), que podría ser, por ejemplo, un modelo Nikon E50i, donde se dispone la muestra (1 ). El microscopio óptico (2) está acoplado a una cámara digital (3), como la Basler scout se A780, la Basler A312fc u otra, que a su vez está conectada a un ordenador (4), bien mediante una tarjeta digitalizadora, mediante una conexión FireWire, o bien de la forma que la cámara digital (3) requiera para que la imagen capturada llegue al ordenador (4) como una imagen digital. Un archivo de datos (5) permite almacenar los resultados obtenidos, que se pueden mostrar a través de una pantalla de visualización (6). A continuación se describe cada paso del procedimiento de la invención.

1. Adquisición de la imagen

En primer lugar, siguiendo el esquema presentado en la Figura 1, se deposita en el microscopio (2) la muestra (1) de semen que se quiere analizar y se ilumina y enfoca apropiadamente para que la imagen aparezca nítida. El sistema se ha evaluado con imágenes y vídeos tomados a 1 Ox en contraste de fases negativo, pero el mismo método puede funcionar con otras configuraciones. La ventaja de utilizar 1 Ox es que permite analizar un mayor número de gotas en cada imagen.

2. Preprocesamiento de la imagen inicial

A continuación, se realiza un preprocesamiento de la imagen obtenida. Si la imagen adquirida es una imagen RGB o en color indexado, se convierte a una imagen en escala de grises. Adicionalmente, para mejorar el contraste, se realiza un estiramiento del histograma de manera que el rango dinámico de la imagen corresponda con el rango estático. Este estiramiento puede consistir en una simple ampliación del contraste, una ecualización, o cualquier otro método de ajuste del contraste que se elegirá dependiendo del contraste de las imágenes con las que se trabaje. En este ejemplo, el resultado del preprocesamiento es la imagen representada de modo simplificado en la Fig. 2, a la que se hará referencia como "imagen preprocesada".

3. Primera umbralización de la imagen preprocesada

En principio, se puede emplear cualquier método clásico de umbralización, aunque en el procedimiento de este ejemplo el umbral para la segmentación se obtiene mediante el método de Otsu. Otra opción sería calcular el umbral experimentalmente, estudiando el resultado obtenido tras segmentar algunas docenas de imágenes con distintos umbrales. Aunque podría automatizarse la búsqueda de este umbral empleando relaciones de aspecto (eje mayor/eje menor) de las regiones segmentadas, para un tipo de imagen (especie animal, aumentos de la captura, contraste de la imagen) se considera que es más operativo que este umbral se establezca a priori, antes de que el sistema inicie su producción.

Como resultado de la segmentación, se obtiene una imagen binaria como la de la Fig. 3, que contiene cabezas, gotas y otros artefactos que en la imagen preprocesada tenían similar nivel de gris, todos ellos ahora en color blanco con el fondo de la imagen en negro y donde ya no aparecen las colas.

4. Obtención de primeras regiones de interés

El objeto de esta operación es conseguir una imagen que contenga cabezas, posibles gotas citoplasmáticas grandes y regiones que puedan corresponder a la cola enroscada en forma de ovillo. Para ello, y partiendo de la imagen segmentada de la Fig. 3, se eliminarán todos los objetos que por su tamaño o por su relación de aspecto no correspondan con alguno de los tres tipos de objetos previamente mencionados.

Posibles Cabezas. El tamaño de una cabeza se establece experimentalmente dependiendo de la especie y de los aumentos con los que se han tomado las imágenes. Para espermatozoides de verraco cuando se capturan las imágenes a 1 Ox, un tamaño típico es que las cabezas tengan alrededor de entre 40 y 70 píxeles, dependiendo del umbral seleccionado en la segmentación. En función de dicho tamaño, no se eliminan de la imagen binaria de la Fig. 3 los objetos cuyo tamaño sea similar al establecido como tamaño promedio. Para evitar eliminar cabezas anormalmente pequeñas o anormalmente grandes se establece una tolerancia que puede ser de un 20% del tamaño promedio de la cabeza, aunque este valor puede cambiar según la especie:

Te= FTc x APC (ec.l)

donde, FTe es el Factor de Tolerancia en cabezas. Varía con la especie y aumentos. Un valor típico para imágenes de 10x es FTc=0,2 APC es el Área Promedio de la Cabeza. Te es la Tolerancia obtenida para las cabezas.

El criterio de aceptación de una región como posible cabeza vendrá determinado porque el área de la región estudiada se encuentre en el intervalo:

[APC + (2 x Tc),APC-Tc](ec. 2)

donde,

APC es el Área Promedio de la Cabeza.

Te es la Tolerancia establecida en la ecuación 1.

Posibles colas en ovíllo o gotas en colas. El tamaño de las gotas y de las regiones correspondientes a colas en ovillo se establece experimentalmente dependiendo de la especie y de los aumentos con los que se han tomado las imágenes. Para espermatozoides de verraco cuando se capturan las imágenes a 10x, un tamaño típico es que las gotas sean hasta una quinta parte más pequeñas que las cabezas y que las colas en ovillo tengan un área próxima a la tercera parte del área de una cabeza.

En función de dichos tamaños, no se eliminan de la imagen binaria de la Fig. 3 los objetos cuyo tamaño sea similar al establecido como tamaño promedio para ambos tipos de objetos. Para evitar eliminar gotas u ovillos anormalmente pequeños o anormalmente grandes, se establece una tolerancia que, en este caso, puede ser de un 15% del tamaño promedio establecido para cada objeto, aunque este valor puede cambiar según la especie. A partir de estos valores, pueden establecerse los tamaños promedios de gotas y ovillos y sus criterios de aceptación en función del área, según se indica en las ecuaciones 3 a 8.

Tamaño Promedio de gotas presentes en colas:

TpG =APC x PtG (ec. 3)

donde, PtG es la Proporción del tamaño de las Gotas. Varía con la especie y aumentos. Un valor típico para imágenes de 1 Ox es PtG=0,2 APC es el Área Promedio de la Cabeza. TpG es el Tamaño promedio de las Gotas.

Tolerancia en gotas Tg = FTg x TpG (ec.4)

donde, FTg es el Factor de Tolerancia en gotas. Varía con la especie y aumentos. Un valor típico para imágenes de 10x es FTg=0,15 TpG es el Tamaño promedio de las Gotas. Tg es la Tolerancia obtenida para las gotas.

El criterio de aceptación de una región como posible gota, en función de su área, vendrá determinado porque el área de la región estudiada se encuentre en el intervalo:

[TpG + (1,5 x Tg), TpG-Tg](ec. S)

donde,

TpG es el Tamaño promedio de las Gotas.

Tg es la Tolerancia obtenida para las gotas.

Y para las colas en ovillo, se utilizarán las ecuaciones:

Tamaño Promedio de colas en ovillo:

TpO =APC x PtO (ec. 6)

donde, PtO es la Proporción del tamaño de los Ovillos. Varia con la especie y aumentos. Un valor típico para imágenes de 1 Ox es Pt0=0,33 APC es el Área Promedio de la Cabeza. TpO es el Tamaño promedio de las colas en Ovillo.

Tolerancia en ovillos To =FTo x TpO (ec. 7)

donde, FTo es el Factor de Tolerancia en ovillos. Varía con la especie y aumentos. Un valor típico para imágenes de 10x es FTo=0,20 TpO es el Tamaño promedio de los Ovillos. Toes la Tolerancia obtenida para los ovillos.

El criterio de aceptación de una región como posible ovillo, en función de su área, vendrá determinado porque el área de la región estudiada se encuentre en el intervalo:

[TpO + To, TpO-To](ec. 8) donde, TpO es el Tamaño promedio de los Ovillos. Toes la Tolerancia obtenida para los ovillos.

La relación de aspecto se obtiene como el ratio entre el eje mayor y el eje menor de la región. Se establece una relación de aspecto diferente para cada tipo de objeto (cabezas, gotas y colas en ovillo). Para cada uno de los tres casos anteriores, se eliminarán aquellas regiones que no cumplan dicho ratio, aplicando una tolerancia de forma similar al caso anterior, donde el Factor de Tolerancia de aspecto (FTa) será de 0,20 y los intervalos para el criterio de aceptación son simétricos.

El resultado de aplicar estos criterios es una imagen donde aparecerán todas las regiones cuya área sea similar a la de las cabezas, las gotas presentes en las colas, las colas en ovillo y todas las regiones con un área y relación de aspecto similar a ellas, según se puede ver en la Figura 4.

5. Segunda umbralización de la imagen preprocesada

Con el objetivo de detectar parte de las colas de los espermatozoides, pero no todas las colas ni de forma completa, se realiza una segunda segmentación sobre la imagen original preprocesada (Fig. 2).

El nuevo umbral a utilizar estará relacionado con el umbral obtenido en la primera segmentación mediante la ecuación 9:

SegUmb = PriUmb x FrU (ec. 9) donde, SegUmb es el Umbral utilizado en la Segunda segmentación. PriUmb es el Umbral utilizado en la Primera segmentación. FrU es el Factor de relación de los Umbrales. Un valor típico para imágenes de 1 Ox es FrU=1 ,45

El resultado de esta segunda umbralización es una nueva imagen binaria similar a la Figura 5.

6. Dilatación sobre la segunda umbralización

El segundo umbral se elige para que la imagen binaria resultante (Fig 5.), contenga más colas que la procedente de la primera umbralización, pero al mismo tiempo no puede ser un umbral muy alto ya que la imagen resultante incluiría mucho ruido procedente de artefactos y partículas que se encuentran en el fondo. Por ese motivo, algunas colas no están en contacto con sus correspondientes cabezas, aunque sí aparecerán casi todas las colas de los espermatozoides.

Para que todas las colas estén en contacto con su correspondiente cabeza, formando una única región, se realiza una dilatación de los objetos del primer plano. El elemento estructurante utilizado tendrá preferiblemente forma de disco o de diamante y su tamaño variará con los aumentos a los que se encuentre la imagen, por lo que se recomienda realizar un ajuste previo que dependa del contraste y los aumentos de la imagen. Al finalizar el proceso se obtiene una imagen similar a la mostrada en la Figura 6.

7. Filtrado de regiones dilatadas utilizando el tamaño y la relación de aspecto

Las regiones obtenidas en la etapa previa (Figura 6) se filtran nuevamente en función de su área y la relación de aspecto.

El área de las regiones en las que se puede encontrar una cola en ovillo viene determinada por la ecuación 1 0:

Área Promedio de Regiones Candidatas:

APRC =APC + (APC x FIA) (ec.10) donde, FIA es el Factor de Incremento de Área. Varía con la especie y los aumentos. Un valor típico para imágenes de 10x es FIA=0,5 APC es el Área Promedio de la Cabeza. APRC es el Área Promedio de las Regiones Candidatas.

Al igual que en los casos anteriores, se establece una tolerancia para evitar descartar regiones candidatas grandes o pequeñas:

Tole rancia en Regiones Candidatas Trc =FTrc x APRC (ec.11)

donde, FTrc es el Factor de Tolerancia de las regiones candidatas. Varía con la especie y los aumentos.

Un valor típico para imágenes de 1 Ox es FTrc=O, 15 APRC es el Área Promedio de las Regiones Candidatas. Trc es la Tolerancia para las regiones candidatas.

El criterio de aceptación de una región como posible Región Candidata, en función de su área, vendrá determinado porque el área de la región estudiada se encuentre en el intervalo:

[APRC + (1,5 x Trc),APRC-Trc](ec.12)

donde, APRC es el Área Promedio de las Regiones Candidatas. Trc es la Tolerancia para las regiones candidatas.

El filtrado en función de la relación de aspecto se basa en la relación típica entre los ejes mayor y menor del rectángulo circunscrito a las regiones que contienen colas en ovillo. En esos casos, puede observarse que la relación de aspecto de estas regiones suele ser de un factor de 3, según se indica en la ecuación 13.

Factor de Aspecto de Regiones Candidatas

EjeMayor

FARC =E" M ~ 3 (ec.13)

Je enor

donde, FARC es el Factor de Aspecto de las Regiones Candidatas

EjeMayor es la longitud del eje mayor del rectángulo circunscrito a la región completa. EjeMenor es la longitud del eje menor del rectángulo circunscrito a la región completa.

Tolerancia en el Factor de Aspecto de las Regiones Candidatas

Tfarc =FTfarc x FARC (ec.14)

donde, FTfarc es el Factor de Tolerancia para el factor de aspecto de las regiones candidatas. Varía con la especie y los aumentos. Un valor típico para imágenes de 1 Ox es FTfarc=O, 14 FARC es el Factor de Aspecto de las Regiones Candidatas. Tfarc es la Tolerancia para el factor de aspecto de las regiones candidatas.

El criterio de aceptación de una región como posible Región Candidata, en función de su aspecto, vendrá determinado porque el factor de aspecto de la región estudiada se encuentre en el intervalo:

[FARC + Tfarc,APRC-Tfarc](ec.15)

Nuevamente se filtran estas regiones atendiendo a su factor de aspecto, de manera que a partir de aquí trabajaremos tan solo con aquellas regiones candidatas a ser cabezas con cola en ovillo, mostradas en la Figura 7.

8. Identificación de las colas en ovillo

En la Figura 7 puede observarse que en las regiones (2) y (3), a pesar de tener un área y un factor de aspecto similar al de las regiones (1) y (4), no se encuentra una cola en ovillo ni tampoco una gota en la cola. El paso final de este procedimiento consiste en verificar que en las regiones candidatas de la etapa anterior (Figura 7) se encuentran presentes dos regiones, una correspondiendo con la cabeza y la otra con una gota en la cola o el enrollamiento en ovillo.

Como paso previo a la identificación, se realiza una operación ANO entre la imagen binaria en la que se habían filtrado los objetos por tamaño y relación de aspecto (Figura 4 ), y las regiones dilatadas filtradas por tamaño y relación de aspecto (Figura 7). El resultado puede verse en la figura a.c. Se puede observar que la región 2 de la figura a.8 desaparece al no encontrarse en dicha región ninguna cabeza, gota ni cola en ovillo (Figura a.A).

Finalmente, se determinan los espermatozoides que presentan colas en ovillo como aquellos en los que en la imagen de las regiones candidatas (Figura 7

o también Figura a.8), una región se solapa con dos regiones de la figura a.c. En este caso, las regiones 1 y 2 de la imagen a.c se solapan con la región 1 de la a.8, y las regiones 4 y 5 de la a.c se solapan con la región 4 de la a.B. El resultado para la imagen de ejemplo es el que puede verse en la figura 9, en la que aparecen presentes las dos regiones en las que aparecen colas en ovillo.

El procedimiento concluye cuando se evalúan todas las regiones candidatas y se determinan aquellas que contienen colas en ovillo, obteniendo un listado de todas las cabezas con colas en ovillo presentes en la imagen o en la secuencia y una imagen en la que se muestran las gotas detectadas para que pueda ser visualizada y evaluada por la persona que utiliza el sistema.

Claims (11)

1. 5 1.

   5

   REIVINDICACIONES

   1. Procedimiento de visión artificial para la detección de espermatozoides con

   1 O colas en ovillo a partir de una imagen digital inicial de una muestra ( 1) de semen que contiene espermatozoides y artefactos, caracterizado porque comprende los siguientes pasos:

   -segmentar la imagen inicial empleando un umbral adecuado para eliminar únicamente las colas de los espermatozoides y otros artefactos;

   15

   -seleccionar las cabezas, gotas y ovillos presentes en la imagen eliminando para ello todos los objetos cuyo tamaño o relación de aspecto sea diferente al tamaño promedio y la relación de aspecto de una cabeza de espermatozoide, dado un margen de tolerancia;

   -realizar una segunda umbralización, con un umbral superior al primero,

   20

   para incluir -parcialmente-las colas de los espermatozoides;

   -dilatar la imagen previa para que tanto las cabezas con su posible cola y el ovillo formen una única región, que serán las posibles regiones candidatas para el proceso de selección;

   25 -seleccionar las regiones candidatas eliminando todos los objetos cuyo tamaño o relación de aspecto sea diferente al tamaño promedio y la relación de aspecto de una cabeza con cola en ovillo; -eliminar las regiones candidatas previas en las que no se encuentren cabezas o colas, utilizando para ello la intersección de los objetos que

   30

   aparecen en la imagen de las regiones candidatas filtradas con la imagen con cabezas, ovillos y gotas filtrados.
2. 2. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1, donde el paso de selección de las cabezas, ovillos y gotas candidatas comprende:

   -determinar el tamaño promedio de las cabezas, gotas y ovillos en función de los aumentos a los que se ha tomado la imagen y de la especie animal que se esté estudiando;

   -determinar la relación de aspecto promedio de las cabezas, gotas y ovillos, obtenida como el cociente entre el eje mayor y el eje menor de la región circunscrita a dichos objetos. También se determinará en función de los aumentos a los que se ha tomado la imagen y de la especie animal que se esté estudiando;

   -establecer un valor de tolerancia tanto para las áreas promedio como para las relaciones de aspecto promedio de manera que no se eliminen cabezas ligeramente más pequeñas o más grandes del promedio;

   -eliminar de la lista de objetos a estudiar aquellos cuya área sea mayor o menor del área promedio más o menos la tolerancia; -eliminar de la lista de objetos a estudiar aquellos cuya relación de aspecto difiera de la relación de aspecto promedio en un valor absoluto superior a la tolerancia;
3. 3. Procedimiento de acuerdo con las reivindicaciones 1 y 2, donde el paso de obtención de un segundo umbral comprende:

   -seleccionar un umbral superior al primero (imagen con fondo oscuro y objeto claro) de manera que sí se incluyan las colas de los espermatozoides presentes en la imagen. El umbral seleccionado dependerá del primero y ambos serán función de los aumentos a los que se ha tomado la imagen y de la especie animal que se esté estudiando; 4. Procedimiento de acuerdo con las reivindicaciones 1, 2 y 3, donde el paso de la dilatación de la imagen binaria obtenida con el segundo umbral comprende:

   -dilatar la imagen obtenida con el segundo umbral utilizando un elemento estructurante con una forma y un tamaño que permitan unir todas las colas con sus correspondientes cabezas. La forma y el tamaño del elemento estructurante dependerán de los aumentos a los que se ha tomado la imagen y de la especie animal que se esté estudiando;
4. 5. Procedimiento de acuerdo con las reivindicaciones 1, 2, 3 y 4, donde el paso de selección de las regiones candidatas comprende:

   -determinar el tamaño promedio de las regiones que corresponden a espermatozoides con colas en ovillo en función de los aumentos a los que se ha tomado la imagen y de la especie animal que se esté estudiando;

   -determinar la relación de aspecto promedio de las regiones que corresponden a espermatozoides con colas en ovillo, obtenida como el cociente entre el eje mayor y el eje menor de la región que comprende tanto la cabeza como la cola con su ovillo o gota. También se determinará en función de los aumentos a los que se ha tomado la imagen y de la especie animal que se esté estudiando;

   -establecer un valor de tolerancia para el tamaño promedio de dichas regiones. -establecer un valor de tolerancia para la relación de aspecto promedio de dichas regiones. -eliminar de la lista de objetos a estudiar aquellos cuya área sea mayor o

   menor que el área promedio más o menos la tolerancia;

   -eliminar de la lista de objetos a estudiar aquellos cuya relación de aspecto sea mayor o menor que la relación de aspecto promedio más o menos la tolerancia, dejando una lista de regiones candidatas a contener una cola en ovillo;
5. 6. Procedimiento de acuerdo con las reivindicaciones 1, 2, 3, 4 y 5, donde el paso de determinación de las regiones que contienen colas en ovillo comprende:

   -realizar la intersección de las regiones presentes en la imagen que contiene las cabezas, gotas y ovillos filtrados por área y relación de aspecto con la imagen que contiene las regiones candidatas filtradas por área y relación de aspecto;

   -quedarse únicamente con aquellas cabezas, gotas u ovillos que intersequen completamente con la segunda imagen (regiones candidatas);

   -seleccionar como regiones que contienen espermatozoides con colas en ovillo, aquellas regiones candidatas filtradas, que hayan intersecado únicamente con dos de las regiones previamente obtenidas (cabezas, gotas u ovillos que intersecaron completamente con alguna región). Las regiones con una única correspondencia o con más de dos, son eliminadas;

   -comprobar que las dos regiones correspondientes con cabezas, gotas u ovillos que intersecaron con una región, corresponden con una cabeza y una gota u ovillo. En otro caso (dos cabezas, dos gotas, dos ovillos o una gota y un ovillo), se elimina esa región de la lista de espermatozoides con cola en ovillo.

6. 7.

   Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 6, que además comprende el paso de mostrar un listado de cabezas con colas en ovillo detectadas.

7. 8.

   Procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que además comprende mostrar una imagen con todas las cabezas con colas en ovillo detectadas.

8. 9.

   Procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que además comprende un paso previo de preprocesamiento de la imagen inicial.

   1O. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 9, donde el pre-procesa miento comprende alguna de las siguientes operaciones: conversión de la imagen original a escala de grises o estiramiento del histograma para que el rango dinámico de la imagen corresponda con el rango estático.

9. 11.

   Programa de ordenador que comprende instrucciones de programa para hacer que un ordenador lleve a la práctica el procedimiento de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 10.

10. 12.

    Programa de ordenador según la reivindicación 11, incorporado en medios de almacenamiento.

11. 13.

    Programa de ordenador según la reivindicación 12, soportado en una señal portadora.