[发明专利]一种光照对生物组织照明效果的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及生物医学光子学领域，尤其涉及一种光照对生物组织照明效果的检测方法。

背景技术

近年，光学的发展给很多产业带来了革命性的变革。光子学及其技术也已广泛应用或渗透到生物科学和医学的诸多方面，由此形成了生物医学光子学这一新兴学科。生物医学光子学作为用光子来对生命进行研究的学科，它是光子学和生命科学相互交叉、互相渗透而产生的边缘学科。其研究对象主要包括生物学研究与医学研究，将服务于病人的诊断和治疗。生光技术发展迅速，俨然成为国际光学界和生物医学界备受关注的一个重要的研究领域。

应用于临床医疗中的光学特性服务于人体活体组织，因此，目前光学领域研究的重点是如何将现有的复杂的光学系统及理论的光学技术带到医疗站中。然而，医疗用灯很大程度上干扰着医生们的临床发挥，不同医疗环境中对灯的选取成为手术成功的关键因素。手术灯的主要功能是照明，但照明质量的好坏又取决于其照明条件下的生物组织对比度。因此，一种能够评价不同光源下生物组织对比度的体系显得尤为重要。

目前，本领域中缺乏一种完善的生物组织对比度的检测方法，传统的检测方法往往集中在灰度对比层面上，理论单薄而且评价效果不佳。

发明内容

本发明就是为了克服现有技术的不足，提供一种简便、高效的光照对生物组织照明效果的检测方法。

一种光照对生物组织照明效果的检测方法，包括以下步骤：

1）在光照下对包含多种生物组织的生物样品成像，获得对应光照下的生物样品图，每种生物组织在所述的生物样品图中具有相应的图像区域；

2）将所述的生物样品图转换为灰度图，并计算所述灰度图的图像熵评价值R_a1；

3）在所述灰度图中提取不同生物组织所对应的两个图像区域，并计算两个图像区域的灰度对比度评价值R_b1；

4）更换光照所需的光源，重复步骤1）～3），得到与各光源相对应的图像熵评价值R_ai和灰度对比度评价值R_bi，i为光源的序号；

5）利用公式k为权重系数，计算每种光源所对应的生物组织比度评价值F，根据F值的大小测试各光源对生物组织的照明效果。

在步骤1）中，利用CCD或单反相机对生物样品成像，得到所述生物样品图。

所述步骤2）中的图像熵评价值R_a大小代表生物组织用于观察时的清晰度，其计算公式为

Ra=Σi=0255pilog2pi]]>

式中，p_i表示灰度图中灰度值为i的像素所占的比例。

图像熵是一幅图片中细节丰富程度的表征量，它是一种特征的统计形式，反映了图像中平均信息量的多少。图像的一维熵表示图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量，令p_i表示图像中灰度值为i的像素所占的比例，若i从0到255取值，那么R_a便可以表征图像灰度分布的聚集特征。若p_i=1，则图片为纯色，没有任何细节可言。R_a值大小代表了图像信息的多少，值越大，说明细节信息越丰富。

在所述的步骤3）中，设定两个图像区域分别为图像区域M和图像区域N，并分别在图像区域M和图像区域N中提取m²和n²个像素点，再分别计算所提取的像素点的平均值和然后用数值大的平均值除以数值小的平均值，得到所述的灰度对比度评价值R_b。