本發(fā)明涉及精子圖像處理技術(shù)，尤其涉及了一種人類精子圖像色塊雜質(zhì)去除的方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、本專利中的精子圖像是指的在人類精子形態(tài)學(xué)分析場(chǎng)景中，對(duì)人類精液利用染色試劑染色后，使用高倍顯微鏡采集掃描得到的顯微圖像。對(duì)于精子圖像，采用分割算法分割與匹配得到精子的輪廓，得到精子圖像中的所有的獨(dú)立精子的信息。色塊雜質(zhì)，外形上與精子頭部的形態(tài)很像，從而被分割算法錯(cuò)誤的識(shí)別為獨(dú)立精子。這會(huì)影響計(jì)算機(jī)輔助精子形態(tài)分的準(zhǔn)確率。

2、對(duì)于精子圖像中分割識(shí)別的結(jié)果中，存在色塊雜質(zhì)問題，現(xiàn)有技術(shù)中，不存在該問題的解決方案。針對(duì)色塊雜質(zhì)如何識(shí)別并過(guò)濾掉，以提高人類精子形態(tài)分析的精度，是一個(gè)需要解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中精子分割圖像存在色塊雜質(zhì)的問題。提供了一種人類精子圖像色塊雜質(zhì)去除的方法和裝置。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明通過(guò)下述技術(shù)方案得以解決：

3、一種人類精子圖像色塊雜質(zhì)去除方法，其方法包括：

4、s1.采集經(jīng)過(guò)染色試劑處理后的精子圖像；

5、s2.使用預(yù)訓(xùn)練好的實(shí)例分割模型對(duì)精子圖像中的精子頭部、頂體區(qū)、頂體后區(qū)進(jìn)行分割處理,并對(duì)分割結(jié)果后處理與匹配組裝，得到精子圖像中的所有的獨(dú)立精子的信息，單個(gè)獨(dú)立精子信息包括3個(gè)部分輪廓和相應(yīng)輪廓的置信度水平；3個(gè)部分包含精子的頭部輪廓、頂體區(qū)輪廓、頂體后區(qū)輪廓。

6、s3.使用精子與色塊雜質(zhì)分類算法，查找精子圖像中獨(dú)立精子中的色塊雜質(zhì)，并刪除，從而得到無(wú)色塊雜質(zhì)的精子分割結(jié)果。

7、人類精子圖像色塊雜質(zhì)去除的方法，基于兩個(gè)先驗(yàn)知識(shí)。兩個(gè)先驗(yàn)知識(shí)說(shuō)明如下。

8、先驗(yàn)知識(shí)1：色塊雜質(zhì)的像素分布，與正常的精子像素分布明顯不同。

9、先驗(yàn)知識(shí)2：對(duì)精子圖像分割、后處理、匹配組裝后得到的所有獨(dú)立精子中色塊雜質(zhì)，數(shù)量上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于正常精子數(shù)目。

10、精子圖像色塊雜質(zhì)去除方法中的精子與色塊雜質(zhì)分類算法，包含以下步驟：

11、基于精子圖像中的所有的單個(gè)獨(dú)立精子信息，基于任意兩個(gè)精子頭部差異性度量，使用層次聚類算法，對(duì)將精子圖像中的所有的單個(gè)獨(dú)立精子，最多分為兩個(gè)簇，一個(gè)為精子簇，一個(gè)為雜質(zhì)簇，這兩個(gè)簇即精子、色塊雜質(zhì)第一分類結(jié)果；

12、基于精子、色塊雜質(zhì)第一分類結(jié)果、精子圖像精子頭部分割結(jié)果中的置信度水平，計(jì)算得到一個(gè)綜合分類指標(biāo)，使用該綜合指標(biāo)，對(duì)精子與色塊雜質(zhì)分類，得到精子、色塊雜質(zhì)第二分類結(jié)果。

13、作為優(yōu)選，精子與色塊雜質(zhì)分類算法中任意兩個(gè)精子頭部差異性度量，包含：

14、遍歷一張精子圖像中的所有的已經(jīng)分割、匹配、組裝后的單個(gè)獨(dú)立精子；對(duì)每任意兩個(gè)獨(dú)立精子i、j，分別計(jì)算精子頭部輪廓內(nèi)的b、g、r三通道的直方圖，histi,b，histi,g，histi,r，histj,b，histj,g，histj,r；其中，histi,b為精子i頭部輪廓內(nèi)的b通道直方圖，histi,g為精子i頭部輪廓內(nèi)的g通道直方圖，histi,r為精子i頭部輪廓內(nèi)的r通道直方圖，histj,b為精子j頭部輪廓內(nèi)的b通道直方圖，histj,g為精子j頭部輪廓內(nèi)的g通道直方圖，histj,r為精子j頭部輪廓內(nèi)的r通道直方圖；

15、使用直方圖比較指標(biāo)，度量?jī)蓚€(gè)直方圖h1、h2的匹配程度d(h1,h2)，精子i與精子j的匹配程度matchi,j：

16、

17、計(jì)算得到兩個(gè)精子頭部的差異性度量；

18、如果直方圖比較指標(biāo)度量，與直方圖匹配程度成正比，則兩個(gè)精子頭部的差異性度量head_differenceij，head_differenceij＝1-norm(matchi,j)；

19、如果直方圖比較指標(biāo)度量，與直方圖匹配程度成反比，則兩個(gè)精子頭部的差異性度量head_differenceij，head_differenceij＝norm(matchi,j)；

20、其中，norm為對(duì)直方圖匹配程度實(shí)現(xiàn)歸一化功能的函數(shù)。

21、作為優(yōu)選，直方圖比較指標(biāo)包括相關(guān)系數(shù)、卡方比較、十字交叉性、巴氏距離、hellinger距離、備用卡方比較及kl散度。

22、作為優(yōu)選，直方圖匹配程度，歸一化功能的函數(shù)norm，定義如下：

23、

24、其中，xmin為一張精子圖像中任意兩個(gè)獨(dú)立精子匹配程度的最小值；xmax為一張精子圖像中任意兩個(gè)獨(dú)立精子匹配程度的最大值；

25、作為優(yōu)選，所述的一種人類精子圖像色塊雜質(zhì)去除的方法，所述綜合分類指標(biāo)計(jì)算與使用該計(jì)算分類，包含：

26、計(jì)算第一分類結(jié)果中雜質(zhì)簇中的精子與正常簇中所有的精子差異性度量的中位數(shù)head_difference_median；雜質(zhì)簇中的一個(gè)精子與正常簇中所有的精子差異性度量組成一組數(shù)據(jù)，按照順序排列，居于中間位置的數(shù)，即為雜質(zhì)簇中的這個(gè)精子與正常簇中所有的精子差異性度量的中位數(shù)head_difference_median；

27、計(jì)算第一分類結(jié)果中雜質(zhì)簇中的精子分割結(jié)果平均置信度水平，即分割算法推理輸出該精子的頭部輪廓置信度水平、頂體區(qū)輪廓置信度水平、頂體后區(qū)輪廓置信度水平的平均值head_confidence_avg；如果，某個(gè)精子的頂體區(qū)、頂體后區(qū)輪廓不存在，則計(jì)算head_confidence_avg時(shí)不考慮相應(yīng)的輪廓；計(jì)算分割算法推理輸出該精子的頭部輪廓置信度水平、頂體區(qū)輪廓置信度水平、頂體后區(qū)輪廓置信度水平的平均值head_confidence_avgi；

28、

29、其中，i表示第一分類結(jié)果中雜質(zhì)簇中的獨(dú)立精子的下標(biāo)編號(hào)；

30、計(jì)算綜合指標(biāo)impurity_confidence，它是雜質(zhì)簇中精子是否為雜質(zhì)的綜合置信度水平；

31、

32、對(duì)第一分類結(jié)果中雜質(zhì)簇中的精子，使用預(yù)設(shè)的雜質(zhì)置信度閾值impurity_threshold，當(dāng)impurity_confidence≥impurity_threshold，分類為雜質(zhì)，否則，分類為正常精子，得到精子、色塊雜質(zhì)第二分類結(jié)果；

33、

34、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明還提供了一種人類精子圖像的處理裝置，其包括：

35、圖像采集模塊，圖像采集模塊用于采集經(jīng)過(guò)染色試劑處理后的精子圖像；

36、分割識(shí)別模塊，使用預(yù)訓(xùn)練好的實(shí)例分割模型對(duì)精子圖像中的精子頭部、頂體區(qū)、頂體后區(qū)進(jìn)行分割處理,并對(duì)分割結(jié)果后處理與匹配組裝，得到精子圖像中的所有的單個(gè)獨(dú)立精子的信息，單個(gè)獨(dú)立精子信息包括單個(gè)獨(dú)立精子中的3個(gè)部分輪廓和置信度水平；3個(gè)部分包含精子的頭部輪廓、頂體區(qū)輪廓、頂體后區(qū)輪廓；

37、精子與色塊雜質(zhì)分類模塊，查找精子圖像中獨(dú)立精子中的色塊雜質(zhì)，并刪除，從而得到無(wú)色塊雜質(zhì)的精子分割結(jié)果。

38、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其包括至少一個(gè)處理器以及至少一個(gè)存儲(chǔ)器，所述至少一個(gè)存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)至少一個(gè)計(jì)算機(jī)程序；當(dāng)所述至少一個(gè)計(jì)算機(jī)程序被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述至少一個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)所述的一種人類精子圖像色塊雜質(zhì)去除的方法。

39、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明還提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其所述其中存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有處理器可執(zhí)行指令，所述可執(zhí)行指令由處理器執(zhí)行時(shí)用于執(zhí)行所述的一種人類精子圖像色塊雜質(zhì)去除的方法。

40、本發(fā)明由于采用了以上技術(shù)方案，具有顯著的技術(shù)效果：

41、本發(fā)明提出的一種人類精子圖像色塊雜質(zhì)去除的方法，提升了人類精子圖像色塊雜質(zhì)去除的準(zhǔn)確度，有利于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分割、分析人類精子形態(tài)，間接的降低了醫(yī)生機(jī)械重復(fù)性的工作負(fù)擔(dān)，提升了人類精子形態(tài)學(xué)分析的工作效率，減少了社會(huì)資源的浪費(fèi)。

42、本發(fā)明方法具有簡(jiǎn)單、運(yùn)行效果高的優(yōu)點(diǎn)，非常適合工業(yè)場(chǎng)景落地使用。并且，過(guò)濾色塊雜質(zhì)的方法，可以準(zhǔn)確有效的刪除掉精子圖像中被分割識(shí)別為精子的色塊雜質(zhì)，最終的精子圖像分割識(shí)別結(jié)果沒有色塊雜質(zhì)，對(duì)于提升計(jì)算機(jī)輔助精子形態(tài)分析的準(zhǔn)確率，有利于最終輸出更加準(zhǔn)確、可靠的人類精子形態(tài)分析結(jié)論。