一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法与流程

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法。

背景技术：

精子形态学是为了了解正常精子与生理及病理范围内的变异精子所占的比例，是反映男性生育能力的一个重要指标。随着医学科学的发展，男科学的迅速崛起，以及不育症的患者增加，简单精液常规检查已经不能满足临床发展的需要，也不能全面、客观地反映患者的真实情况，更不能评价睾丸功能。guzickds等建议医学界修改男性不育症的检查诊断标准，提出要以精子的形态来反映男性的生育力。

现有的精子形态阅片方式存在以下问题：显微镜下观看玻片阅片，眼睛易疲劳，长期工作危害健康；单人阅片，结果主观性太强，结论不稳定；若玻片不留存，数据丢弃，结论无法回溯。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种减少人力成本、提高标注效果的用于精子形态智能阅片系统的标注方法。

为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案来实现：

一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法，包括如下步骤：

s1）在基于python及opencv环境下，对染色玻片图像进行hsv图像转换处理；

s2）得到初始化hsv数据后，对于给定染色情况将阈值范围内的部分设置为白色（255），低于阈值下限或高于阈值上限的部分设置为黑色（0）；

s3）构造5×5单位矩阵的结构元素，根据构造的结构元素对二值化处理后的图像进行先膨胀处理再腐蚀处理的操作，提取图像中精子的轮廓形状；

s4）对轮廓的坐标点个数设定阈值，对所有轮廓进行判断，将包含点数小于阈值的轮廓删除；

s5）排除所有不符合要求的轮廓，更新轮廓列表，完成轮廓标注的绘制。

进一步地，步骤s2）中，设置给定染色情况的阈值范围的下限为[50,10,10],上限为[120,255,255]。

进一步地，步骤s3）中，膨胀处理用来合并图像中同一精子相邻区域。

进一步地，步骤s3）中，腐蚀处理用来去除图像中的噪声点。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

本发明一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法，提供了从生成精子图片、到单个精子标注、生成阅片结论、多人交叉阅片的一整套阅片流程的人机交互的解决方案。本发明通过计算机辅助标定，提升阅片效率，统一阅片标准；多人交叉阅片，提高结论准确性，提升可信度；阅片系统信息化，存留形态数据，形成数据资产。

本发明旨在提高医学阅片的智能化及无人化，可衍伸应用于各类需要对大量目标进行标注的工作环境，如骨骼检测、ct片等领域。

本发明通过采用hsv转化，实现了在目标颜色与背景颜色较为接近的情况下，对目标轮廓进行较为完整的捕捉和提取。

本发明通过设计去除噪声模块，实现了对于环境噪声点的二次去除，较好保证了理想的输出结果。

附图说明

图1是本发明一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法的流程示意图。

图2是本发明一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法的hsv转换效果图。

图3是本发明一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法的膨胀后效果图。

图4是本发明一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法的腐蚀后效果图。

图5是本发明一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法的最终标注轮廓效果图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的实施例作进一步详细的描述。

一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法，采用基于hsv颜色特征的分割方法，对一张未经处理的、环境噪声较大的、目标物体较多的图像进行目标标注，保证了在染色颜色相同的情况下，实现系统自主地对精子轮廓进行标注，从而达到适应未来医学诊断智能化、无人化的需要。

如图1所示，具体包括如下步骤：

s1）在基于python及opencv环境下，对染色玻片图像进行hsv图像转换处理。

s2）得到初始化hsv数据后，对于给定染色情况将阈值范围内的部分设置为白色（255），低于阈值下限或高于阈值上限的部分设置为黑色（0），阈值范围的下限为[50,10,10],上限为[120,255,255]。hsv图像转换方法，不同于传统的图像rgb转换，hsv可对于相近的rgb颜色进行较为明显的区分，可较为完整地将提取目标轮廓，用于后续步骤的处理分割。

s3）构造5×5单位矩阵的结构元素（核），根据构造的结构元素对二值化处理后的图像进行膨胀处理操作，膨胀处理用来合并图像中同一精子相邻区域；再进行腐蚀处理操作，腐蚀处理用来去除图像中较为明显的噪声点，提取图像中精子的轮廓形状。

s4）对轮廓的坐标点个数设定阈值，对所有轮廓进行判断，将包含点数小于阈值的轮廓删除，实现了对环境噪声点的二次去除，保证较理想的输出结果。

s5）排除所有不符合要求的轮廓，更新轮廓列表，完成轮廓标注的绘制。

为支撑本发明的标注方法实现，设计了图像处理系统，包括图像轮廓构造模块和去除噪声模块。

所述的图像轮廓构造模块通过hsv图像转换以及膨胀处理和腐蚀处理，实现对于给定图像中精子轮廓形状的提取。

所述的去除噪声模块通过对给定轮廓的坐标点个数设定阈值，实现了对于给定图像绝大部分噪声的消除。

以上所述仅是本发明优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明保护范围内。

技术特征：

技术总结
本发明提供一种用于精子形态智能阅片系统的标注方法，包括如下步骤：S1）对染色玻片图像进行HSV图像转换处理；S2）图像二值化处理；S3）构造5×5单位矩阵的结构元素，对图像进行先膨胀再腐蚀处理的操作，提取图像轮廓；S4）对所有轮廓进行判断，将包含点数小于阈值的轮廓删除；S5）排除所有不符合要求的轮廓，更新轮廓列表，完成轮廓标注的绘制。本发明的优点为：提供了从生成精子图片、到单个精子标注、生成阅片结论、多人交叉阅片的一整套阅片流程的人机交互的解决方案；本发明旨在提高医学阅片的智能化及无人化，可衍伸应用于各类需要对大量目标进行标注的工作环境，如骨骼检测、CT片等领域。

技术研发人员：马新强;杨建党;刘勇;黄俊杰
受保护的技术使用者：杭州大数云智科技有限公司
技术研发日：2018.12.14
技术公布日：2019.05.17