[发明专利]一种基于光纤显微内镜图像的胃肠上皮隐窝结构自动量化分析方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于光纤显微内镜图像的胃肠上皮隐窝结构自动量化分析方法及系统，其中系统包括图像滤波预处理模块，对比度增强模块，隐窝分割模块，隐窝形态特征量化模块。本发明可以应用在鉴别良性、病变上皮组织的计算机辅助诊断系统中，还能够即时处理，将帮助内镜医生实现高准确度和一致性的实时、现场诊断，减轻医生工作和训练负担，提升临床效率。

技术领域

本发明涉及医学图像处理及应用领域，具体地说，涉及一种基于光纤显微内镜图像的胃肠上皮隐窝结构自动量化分析方法及系统。

背景技术

胃肠道肿瘤是世界范围内常见的恶性疾病，我国属于胃癌高发地区，早期发现是改善患者生存率和生活质量的关键。

基于光纤束的光纤显微内镜具有亚细胞实时成像能力，包括共聚焦荧光显微内镜、高清显微内镜等。在胃肠粘膜筛查应用领域，已有不少研究表明光纤显微内镜将产生有用的临床数据，能帮助早期检测胃肠道上皮的癌前病变和癌性病变。因此，光纤显微内镜在胃肠道病变早期检测方面有巨大的临床应用价值。

与其他先进的胃肠道内镜技术一样，光纤显微内镜的学习曲线长，图像的诊断效果依赖于医生的病理学基础、高水平培训和丰富经验，这些阻碍了其在疾病筛查中的应用推广。近年来，以计算机辅助诊断技术为核心的内镜图像定量分析被认为将是一种有效方法而受到关注。前期，光纤显微内镜图像的量化分析集中在口腔、食管病变的诊断方面，结果表明图像定量分析作为一种客观的分类方法，能提供准确、一致性高的结果辅助光纤显微内镜图像诊断，其表现与经验丰富的内镜医师的评估能力相当。

在胃肠道病变方面，腺体隐窝是其诊断的重要结构。异常胃肠上皮组织是紊乱的，隐窝结构随着上皮不规则增厚而拉长，而正常的胃肠上皮组织的隐窝为类圆形结构，且分布较均匀，因此，与异常图像相比，正常图像中的隐窝结构更接近于圆形，同时面积偏小，间距相对一致。量化隐窝的上述形态特征降将帮助区分正常和异常的胃肠上皮组织。隐窝的形态特征对胃肠道内镜图像诊断的价值已在光纤显微内镜设备上得到证实。Peieto等人将隐窝形态特征的量化应用在肠上皮光纤显微内镜图像的诊断中，然而该研究的方法在对低对比度的光纤显微内镜图像增强时，需要通过多次强度自适应对比度增强实验选择出最佳参数组合，增加了临床应用的复杂度。内镜检查应用场景要求实时、现场的图像判读，因此无人工参与、全自动的量化分析在临床应用上更具优势。目前，已有科学家基于食管上皮细胞和腺体的形态特征开发了一套全自动光纤显微内镜图像量化分析算法，然而，整个方法的执行时间需要52秒，仍然难以满足实时性要求。

因此，需要开发出一种更加有效便捷的图像分析方法。

发明内容

本发明是为了解决上述技术问题而做出的，其目的是提供一种更加有效、便捷的基于光纤显微内镜图像的胃肠上皮隐窝结构自动量化分析方法及系统。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于光纤显微内镜图像的胃肠上皮隐窝结构自动量化分析方法，包括以下步骤：

(1)使用双边滤波方法，对原始光纤显微内镜图像进行滤波预处理，以消除图像像素化的问题，并保持图像的边缘；

(2)对图像进行对比度增强：

(2.1)使用CLAHE方法，对滤波后的图像进行第一次增强操作；

(2.2)采用二次函数进行非线性灰度变换，让图像的直方图往两端扩散，拉大图像前景和背景的对比度，对图像上每一个像素点按如下公式计算非线性灰度变换后的灰度值，获得新图像：

其中，坐标(x，y)表示像素点的坐标，为像素点的新灰度值，f(x，y)为处理前像素点的原始灰度值；

(3)对图像进行分割，提取出隐窝结构：