[发明专利]基于Lab的图像胶原纤维识别计算系统及方法

摘要

本发明公开了一种医学图像胶原纤维识别计算系统及方法，基于不同类型胶原纤维经天狼星红等强酸性染料结合后在偏振光下存在增强的双折射光属性，并利用了Lab颜色空间对黄色过渡到红色的强大的解释性，以及独立于颜色信息之外对亮度信息量化方式经过图像预处理剔除杂质曝光点等步骤，设定标准提取目标颜色所在的区间，得到目标颜色的分布图，最后计算比例等步骤，能够准确地识别出图像中的纤维部分，并能够精确地计算纤维面积和纤维率，不丢失、不遗漏、不增加胶原纤维图像特征，高效高质量完成医学图像的分析。相较于传统人工观察方法提高精度，降低误差率，与现有的胶原定量法相比，准确度更高，实用性强，便于应用和推广。

主权项

基于Lab的医学图像胶原纤维识别计算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将含有胶原纤维的组织进行染色并在偏振光下拍照，将拍照获得的图像导入计算机中并转换至Lab颜色空间，图像中，胶原纤维具有双折射性呈现染色加强状态；步骤2，提取曝光区域步骤2‑1，初步获得包含蓝色光晕的二值图，二值图中每个连续区域都是一个包含像素点的集合An而且集合互相之间互相独立，An中的像素点满足b≤b0，这些独立集合的全集表示如下：A＝A1∪A2...∪Anb0为蓝色光晕的提取阈值；步骤2‑2，初步获得包含曝光区域的二值图，二值图中每个连续区域都是一个包含像素点的集合Bm而且集合互相之间互相独立，Bm中的像素点满足L≥L0，这些独立集合的全集表示如下：B＝B1∪B2...∪BmL0为曝光区域的亮度提取阈值；去除二值图中的噪点，取集合B中与A有交集的元素组成集合C：步骤2‑3，对蓝色光晕进行形态学转换取集合A中与B有交集的元素组成集合D：使用matlab函数对蓝色光晕进行膨胀；对蓝色光晕与图像边界的缺口进行填充；使用matlab函数对蓝色光晕的内部进行填充；通过matlab函数将蓝色光晕收缩获得集合F；步骤2‑4，求集合C的集合F交集：PO＝C∩F步骤3，提取纤维部分步骤3‑1，提取满足L0≤L≤100，且b＞0的所有像素点的集合PRule；步骤3‑2，基于集合PRule和PO求得纤维部分像素的集合：PF＝PRule/PO。