[发明专利]精液中精子聚集检测方法有效

专利信息
申请号: 202010180786.5 申请日: 2020-03-16
公开(公告)号: CN111402232B 公开(公告)日: 2023-05-16
发明(设计)人: 聂涛;李乔亮;齐素文;黄桂林 申请(专利权)人: 深圳市瑞图生物技术有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/155;G06T5/30;G06T7/62;G06T7/90
代理公司: 深圳市中知专利商标代理有限公司 44101 代理人: 张学群;顾楠楠
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 精液 精子 聚集 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种精液中精子聚集检测方法,其特征在于:包括如下步骤:

步骤S1、获取男科精液镜检视频;

步骤S2、背景建模,通过截取男科精液镜检视频中的其中一时间段的视频后,采集该时间段的视频所对应的每帧视频图像后通过高斯混合模型进行训练得到背景图像;

步骤S3、对背景图像进行图像处理;

步骤S4、对步骤S3中图像处理后的背景图像进行轮廓识别,得到轮廓勾画图像;

步骤S5、对轮廓进行面积计算并判断该轮廓所对应的像素面积S3的大小;当轮廓的像素面积S3第一面积S1时,则判断该轮廓为精子聚集,遍历所有轮廓并计数,得到精子聚集的个数,所述S1=2000;所述计数为在被判断为精子聚集的轮廓在背景图像中所对应的位置采用外矩形框进行描绘并对该外矩形框的个数进行计数。。

2.根据权利要求1所述的精液中精子聚集检测方法,其特征在于:在步骤S5之后还包括步骤S6对像素面积S3≤第一面积S1的轮廓的像素面积进行进一步判断,当轮廓的像素面积S3S2时,则认为单个精子,舍弃并不纳入计算,所述S2=200。

3.根据权利要求2所述的精液中精子聚集检测方法,其特征在于:所述步骤S6之后还包括步骤S7,当S2≤轮廓的像素面积S3≤S1时,对轮廓进行形状判断,当轮廓上每个像素点到该轮廓的最小包围圆圆心的距离与轮廓的最小包围圆的半径的方差小于λ时,则认为该轮廓是近圆形,其为其它细胞,舍弃并不纳入计算,所述λ=0.6。

4.根据权利要求3所述的精液中精子聚集检测方法,其特征在于:所述步骤S7还包括:当轮廓上每个像素点到轮廓的最小包围圆圆心的距离与轮廓的最小包围圆的半径的方差大于或等于λ时,则认为该轮廓不是近圆形,则进入步骤S8,对轮廓通过多边形逼近拟合算法,得到过拟合后的轮廓并进入步骤S9;

步骤S9、当过拟合后的轮廓的角大于2时,则判断该轮廓为精子聚集,加入计数,小于或等于2时,则判断其为少精子块,舍弃并不纳入计算。

5.根据权利要求3或4所述的精液中精子聚集检测方法,其特征在于:所述步骤S7中,当判断为其它细胞时,通过采用标记和/或外矩形框对该被判断为细胞的轮廓在背景图像中所对应的位置进行描绘。

6.根据权利要求4所述的精液中精子聚集检测方法,其特征在于:所述步骤S9中,当判断少精子块时,采用标记和/或外矩形框对该被判断为少精子块的轮廓在背景图像中所对应的位置进行描绘。

7.根据权利要求1所述的精液中精子聚集检测方法,其特征在于:所述步骤S2包括:

步骤S21、截取该男科精液镜检视频中其中一时间段的视频后,采集该时间段的视频所对应的每一帧视频图像;所述时间段为至少2秒,帧率不小于60帧/秒;

步骤S22、建立高斯混合模型,对高斯混合模型初始化后将视频图像输入至高斯混合模型中进行训练,然后从训练完成的高斯混合模型中获取训练后的背景图像。

8.根据权利要求1所述的精液中精子聚集检测方法,其特征在于:所述步骤S3包括:对背景图像进行二值化、膨胀与腐蚀处理。

9.根据权利要求8所述的精液中精子聚集检测方法,其特征在于:所述膨胀与腐蚀处理采用一次膨胀和三次腐蚀。

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