[发明专利]一种基于Hopfield神经网络的白带中球菌的自动检测方法

说明书

技术领域

本发明属于生物细胞显微图像处理技术领域，采用的方法是一种基于Hopfield神经网络的白带中球菌的自动检测方法。

背景技术

为了准确诊断妇科疾病，白带常规检查是一项必不可少的检查。现如今，白带常规检查中判断阴道清洁度主要通过人工镜检这一方法，即检验科医务人员将患者的白带溶解在生理盐水中，再用棉签将白带溶液均匀涂抹在载玻片上，用显微镜观察盐水白带中的有形成分来进行清洁度判断，进而确定患者是否存在阴道炎等妇科疾病。球菌是影响清洁度的一项重要指标，因为球菌体积小数量多，容易与脂肪球和杆菌等误判，人工无法准确判断其个数，并且由于医务人员的主观因素及自身经验不足等原因，有可能造成清洁度误判。而通过数字图像处理技术，能精确判断出球菌的数量，为清洁度判断提供切实依据。

发明内容

本发明提供了一种对盐水白带的显微图像中的球菌进行自动检测的方法，克服了医务人员通过传统人工镜检无法判断球菌具体个数及容易误判的缺陷，大大提高了医务人员的诊断精确度。

本发明采用的技术方案是一种基于Hopfield神经网络的白带中球菌的自动检测方法，该方法包括训练步骤和识别步骤，训练步骤如下：

步骤1：人工提取现有的白带显微图像中的标准球菌的灰度图像100幅，统一缩放到15*15的尺寸；

步骤2：对100幅球菌灰度图像分别运用OSTU算法求得阈值。

步骤3：将图中各像素点灰度值与该图的阈值进行比较，若大于阈值，则将该像素点的灰度值置为1，若小于阈值，则将该像素点的灰度值置为-1，得到一个标准的-1、1的二值矩阵。

步骤4：对100幅图都采取步骤3的操作，得到100个标准的-1、1的二值矩阵，将所有二值矩阵保存成训练样本T，T＝[A1；A2；A3；…；A100]’(A1、A2、A3……A100为所得二值矩阵)；

步骤5：创建一个Hopfield神经网络，将T输入该网络；

步骤6：运行网络至平衡状态，保存网络权值及阈值以及输出向量Y，供识别阶段使用，训练结束。

检测步骤如下：

步骤1：对盐水白带显微灰度图像进行底帽变换；

步骤2：对底帽变换后的图像运用OSTU算法求得阈值，再根据阈值分割得到二值图像；

步骤3：对所得二值图像进行连通域标定；

步骤4：根据球菌形态特征(面积、周长、圆形度)对各个连通域进行筛选，保留符合球菌形态特征的连通域的外接矩形坐标；

步骤5：根据步骤3中保留的坐标，在原灰度图像中裁剪下对应外接矩形的灰度小图；

步骤6：将灰度小图放缩到与标准球菌图像一个尺寸(15*15)，运用OSTU算法求得阈值。将灰度小图各像素点灰度值与阈值比较，若灰度值大于该图的阈值，则将其灰度值置为1，若灰度值小于该图的阈值，则将其灰度值置为-1，得到一个二值矩阵；

步骤7：将步骤6得到的二值矩阵作为Hopfield神经网络的输入，Y为特征库，送入网络；

步骤8：当网络运行达到平衡状态时，输出结果；

步骤9：结果分析，判断是否为球菌，保留识别为球菌的区域。

附图说明

图1是本发明基于Hopfield神经网络自动检测白带中的球菌的系统流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明提出的基于Hopfield神经网络自动检测白带中球菌自动检测方法进行详细说明：

步骤1：采集盐水白带显微灰度图像；

步骤2：人工截取现有的白带显微图像中的标准球菌的灰度图像100幅，统一缩放到15*15的尺寸；

步骤3：分别对100幅球菌灰度图像运用OSTU算法求得阈值；

步骤4：将图中各像素点灰度值与该图的阈值进行比较，若大于阈值，则将该像素点的灰度值置为1，若小于阈值，则将该像素点的灰度值置为-1，得到一个标准的-1、1的二值矩阵；

步骤5：对100幅图都采取步骤4的操作，得到100个标准的-1、1的二值矩阵，将所有二值矩阵保存成训练样本T，T＝[A1；A2；A3；…；A100]’(A1、A2、A3……A100为所得二值矩阵)；

步骤6：创建一个Hopfield神经网络，将T输入该网络；

步骤7：运行网络至平衡状态，保存网络权值及阈值以及输出向量Y，供识别阶段使用，训练结束；

步骤8：对待检测盐水白带显微灰度图像进行底帽变换；

步骤8-1：用半径为3的圆盘模板对灰度图像进行膨胀处理；