一種液基宮頸細(xì)胞制片滿意度圖像自動(dòng)快速評(píng)價(jià)

汪傳忠 黎志金 武海燕2（南昌航空大學(xué)信息工程學(xué)院，南昌 330063）

2（南昌航空大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南昌 330063）

引言

標(biāo)本質(zhì)量評(píng)估是Bethesda系統(tǒng)［1－3］中最重要的單項(xiàng)質(zhì)量保證內(nèi)容。2001年Bethesda系統(tǒng)廢除了“尚可”的級(jí)別，提出了更明確的標(biāo)本質(zhì)量評(píng)估意見(jiàn)?，F(xiàn)在確定分為“滿意”或“不滿意”兩個(gè)級(jí)別。這是判讀液基宮頸細(xì)胞涂片滿意度的唯一標(biāo)準(zhǔn)［4－5］。

目前，國(guó)外自動(dòng)判讀系統(tǒng)價(jià)格昂貴，使得我國(guó)部分地區(qū)還沒(méi)開(kāi)展此項(xiàng)檢查技術(shù)，而且我國(guó)的宮頸細(xì)胞學(xué)診斷水平處于落后狀態(tài)，具體表現(xiàn)在取材的不確定性、判斷證據(jù)的片面性及依賴診斷者的經(jīng)驗(yàn)［6］。技術(shù)人員只能通過(guò)人眼進(jìn)行臨床細(xì)胞學(xué)診斷，致使大量不規(guī)范的報(bào)告出現(xiàn)，甚至出現(xiàn)錯(cuò)誤診斷無(wú)人復(fù)檢的現(xiàn)象，會(huì)造成臨床上的過(guò)處理及醫(yī)療事故的發(fā)生。因此提出一種科學(xué)、有效、快速的判讀液基宮頸細(xì)胞制片的方法［7］，這是智能診斷宮頸細(xì)胞學(xué)的基礎(chǔ)。

要想達(dá)到自動(dòng)判讀液基宮頸細(xì)胞制片圖像的目的，須解決以下幾個(gè)問(wèn)題：（1）炎癥細(xì)胞覆蓋問(wèn)題；（2）計(jì)算液基宮頸細(xì)胞的個(gè)數(shù)問(wèn)題；（3）雜質(zhì)去除問(wèn)題；（4）處理時(shí)間問(wèn)題。

為了解決以上問(wèn)題，提出一種基于顏色空間的檢測(cè)方法，將兩種目標(biāo)顏色檢測(cè)出來(lái)。文中應(yīng)用Canny邊緣算子檢測(cè)細(xì)胞邊緣［8］，將核邊緣提取出來(lái)，根據(jù)炎癥細(xì)胞覆蓋模型統(tǒng)計(jì)細(xì)胞核的個(gè)數(shù)，再結(jié)合上皮細(xì)胞快速檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)快速評(píng)價(jià)液基宮頸細(xì)胞制片的滿意度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法準(zhǔn)確性較高，在工程應(yīng)用上是可行的。

1 自動(dòng)快速評(píng)價(jià)的方法

1.1 液基宮頸細(xì)胞制片的判讀依據(jù)

判讀為滿意樣本：同時(shí)描述有或無(wú)子宮頸管或移行區(qū)成分，以及液基宮頸細(xì)胞制片至少應(yīng)有5 000個(gè)形態(tài)清晰完整的鱗狀上皮細(xì)胞［9］。表1所示的是在不同顯微鏡視野下達(dá)到這一標(biāo)準(zhǔn)的最少細(xì)胞量。

判讀為不滿意樣本：1.人為因素或樣本條件受限而無(wú)法判讀，血液或炎細(xì)胞覆蓋過(guò)多，超過(guò)75％的鱗狀上皮細(xì)胞被遮蓋判讀為不滿意樣本；2.鱗狀細(xì)胞數(shù)量過(guò)少。

表1表示的是在不同顯微鏡視野下液基宮頸細(xì)胞制片數(shù)量的最低標(biāo)準(zhǔn)，該表在制片直徑20 mm，面積314.2 m2的情況下制定。

表1 不同顯微鏡視野下的平均細(xì)胞量Tab.1 Different microscope field of the average cells

1.2 炎細(xì)胞覆蓋檢測(cè)方法

1.2.1 炎癥細(xì)胞覆蓋模型的建立方法

由于細(xì)胞與細(xì)胞之間有可能重疊、夾雜著炎癥細(xì)胞，而且炎癥細(xì)胞通過(guò)染色后，細(xì)胞質(zhì)顏色非常淺，基本上只能看到細(xì)胞核，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)細(xì)胞有兩個(gè)細(xì)胞核的情況；另外，細(xì)胞之間的邊緣非常微弱，因此，直接分割出兩個(gè)細(xì)胞相當(dāng)困難，使得準(zhǔn)確度不高、效率差，可能造成誤判。

為了解決以上的問(wèn)題，建立炎癥細(xì)胞覆蓋模型，如圖1所示，其判讀依據(jù)是炎癥細(xì)胞覆蓋超過(guò)75％的鱗狀上皮細(xì)胞則被判讀為不滿意樣本。根據(jù)一個(gè)細(xì)胞只有一個(gè)細(xì)胞核的原則，當(dāng)兩個(gè)細(xì)胞核大于某一閾值的時(shí)候，則判斷為兩個(gè)細(xì)胞。反之，則認(rèn)為被炎癥細(xì)胞覆蓋，或者是兩個(gè)細(xì)胞出現(xiàn)重疊的現(xiàn)象，還需進(jìn)一步增加處理?xiàng)l件。

兩核之間的距離計(jì)算公式為

式中，（x1，y1）和（x2，y2）為細(xì)胞核質(zhì)心。

式中，N表示細(xì)胞核的個(gè)數(shù)，r表示細(xì)胞的半徑。

對(duì)圖2（a）進(jìn)行處理，通過(guò)建立的炎癥細(xì)胞覆蓋模型，得到圖2（c）的結(jié)果。

1.2.2 基于顏色空間的上皮細(xì)胞檢測(cè)方法［10］

圖1 炎癥細(xì)胞覆蓋模型。（a）判別為兩個(gè)細(xì)胞；（b）判別為一個(gè)細(xì)胞Fig.1 Model of inflammatory cell covery.（a）Recognized as two cells；（b）Recognized as one cell

圖2 炎癥細(xì)胞覆蓋結(jié)果。（a）待處理圖像；（b）分割結(jié)果；（c）覆蓋模型結(jié)果Fig.2 Result of imflammatory cell covery.（a）Pendingimage；（b）Segmentationresult；（c）Covery-model result

由于染色帶來(lái)的影響，會(huì)將細(xì)胞染成不同的顏色。利用HSB顏色空間檢測(cè)出上皮細(xì)胞的方法優(yōu)于利用普通灰度圖像分割方法。

根據(jù)正常宮頸細(xì)胞的顏色特點(diǎn)，中層細(xì)胞的胞漿呈淡藍(lán)色或粉色。因此，利用顏色空間來(lái)進(jìn)行檢測(cè)上皮細(xì)胞，將RGB空間轉(zhuǎn)換到HSB空間。

步驟1：通過(guò)線性變換得到rg和yb分量；

步驟2：分別對(duì)其進(jìn)行歸一化處理

步驟3：利用最大類間方差法進(jìn)行二值化得到如圖3所示的圖像。通過(guò)對(duì)比可以看出，利用基于顏色空間的檢測(cè)方法可以將目標(biāo)提取出來(lái)，而且效果較好，準(zhǔn)確度較高。

1.2.3 上皮細(xì)胞快速檢測(cè)的方法

時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行的時(shí)間長(zhǎng)短［11］，其中一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)是根據(jù)時(shí)間頻度。一個(gè)算法中的語(yǔ)句執(zhí)行次數(shù)稱為語(yǔ)句頻度或時(shí)間頻度。記為T（n）。

對(duì)圖4中（a）和（b）中目標(biāo)進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理—閉運(yùn)算，即先膨脹后腐蝕。其主要的目的用來(lái)填充物體內(nèi)細(xì)小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時(shí)并不明顯改變其面積。

圖3 基于HSB顏色空間實(shí)驗(yàn)結(jié)果。（a）原圖；（b）yb分量下結(jié)果；（c）rg分量下結(jié)果Fig.3 Experiment results based on HSB color space.（a）Original image；（b）Result of yb component；（c）Result of rg component

利用膨脹算法是將結(jié)構(gòu)元素B去掃描圖像A的每一個(gè)像素，對(duì)圖4中（a）和（b）分別計(jì)算它們的時(shí)間復(fù)雜度。假設(shè)圖4（a）中的圖像寬度為w，高度為h，圖4（b）中的圖像寬度為w'，高度為h'，其中w'＜w，h'＜h；

for（i=1；i＜h；i++）

for（j=1；j＜w；j++）

{D=B⊕A；}

其中，B表示結(jié)構(gòu)元素，A表示圖像。

因此其頻度可以通過(guò)求和公式求得：

所以圖4（a）算法的時(shí)間復(fù)雜度為

依據(jù)同樣的方法計(jì)算出圖4（b）算法的時(shí)間復(fù)雜度為

由于w'＜w，h'＜h，因此 O（wh）? O（w'h'）。

因此，圖4（b）的時(shí)間復(fù)雜度更小，達(dá)到快速檢測(cè)的目的。其實(shí)現(xiàn)方式是：根據(jù)圖4（a）找到目標(biāo)的水平、垂直方向上的最大、最小值。再提取出目標(biāo)，如圖4（b）。

圖4 時(shí)間復(fù)雜度模型。（a）全區(qū)域；（b）目標(biāo)區(qū)域Fig.4 Model of the time complexity.（a）Whole area；（b）Target area

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表2是對(duì)在FN20目鏡/10×物鏡下采集到的100幅宮頸細(xì)胞圖像利用Matlab編程進(jìn)行圖像處理實(shí)驗(yàn)所得到的結(jié)果。時(shí)間的統(tǒng)計(jì)是在計(jì)算機(jī)內(nèi)存2 GB，Window 7操作系統(tǒng)下完成的。其自動(dòng)判讀結(jié)果滿意的最低標(biāo)準(zhǔn)查看表1所示的數(shù)據(jù)，在最低標(biāo)準(zhǔn)以下的則被判讀為不滿意。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.2 The result of experiment

從表2可以看出，自動(dòng)判讀的統(tǒng)計(jì)時(shí)間都在500 ms以內(nèi)，對(duì)100幅宮頸細(xì)胞圖像實(shí)驗(yàn)中，有85幅判讀為滿意，準(zhǔn)確率最低為93.6％，準(zhǔn)確率最高為96.6％，平均準(zhǔn)確率為95.2％。

圖5是對(duì)表2圖像序號(hào)4的處理過(guò)程，通過(guò)建立炎癥細(xì)胞覆蓋模型統(tǒng)計(jì)宮頸上皮細(xì)胞核個(gè)數(shù)，并得到統(tǒng)計(jì)細(xì)胞個(gè)數(shù)的結(jié)果。

圖5 統(tǒng)計(jì)細(xì)胞群中細(xì)胞數(shù)量結(jié)果。（a）灰度圖像；（b）邊緣提取圖像；（c）去除外邊緣；（d）填充圖像；（e）去除雜質(zhì)；（f）計(jì)數(shù)結(jié)果Fig.5 Results of counting the number of cells in cell groups.（a）Grayscale image；（b）Edge extraction image；（c）Removingoutsideedge；（d）Padding image；（e）Removing impurities；（f）Count result

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，本算法通過(guò)對(duì)采集到的標(biāo)準(zhǔn)液基宮頸細(xì)胞制片進(jìn)行統(tǒng)計(jì)其細(xì)胞個(gè)數(shù)，并通過(guò)炎癥細(xì)胞覆蓋模型，篩選出符合要求的細(xì)胞，來(lái)判讀液基宮頸細(xì)胞制片滿意度，取得較好的效果。

3 討論和結(jié)論

宮頸細(xì)胞滿意度評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確與否將對(duì)以后宮頸癌診斷產(chǎn)生直接的影響，若判讀失誤，將會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。因此，宮頸細(xì)胞滿意度評(píng)價(jià)在早期診斷起著重要的作用。本研究提出的一種宮頸細(xì)胞圖像滿意度的自動(dòng)快速評(píng)價(jià)方法，不僅對(duì)目前國(guó)內(nèi)僅靠人工或半自動(dòng)判讀機(jī)制作了改進(jìn)，也為以后更多的研究人員能夠在此基礎(chǔ)上提出更準(zhǔn)確、更快速的評(píng)價(jià)方法。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，由于制片帶來(lái)的影響，采集到的圖像會(huì)出現(xiàn)亮度不均，利用普通的分割方法很難去除；由于細(xì)胞染色的作用，使目標(biāo)出現(xiàn)了藍(lán)、紅等顏色，利用HSB空間分割，背景對(duì)分割結(jié)果不會(huì)產(chǎn)生影響，這樣很容易就將目標(biāo)分割出來(lái)。對(duì)目標(biāo)進(jìn)行細(xì)胞數(shù)的統(tǒng)計(jì)，利用炎癥細(xì)胞覆蓋模型統(tǒng)計(jì)細(xì)胞核的個(gè)數(shù)來(lái)確定細(xì)胞數(shù)。統(tǒng)計(jì)完細(xì)胞數(shù)之后，根據(jù)Bethesda 2001會(huì)議制定的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)作出判讀。由于細(xì)胞的細(xì)胞核大小與炎癥細(xì)胞的大小十分接近，因此對(duì)于統(tǒng)計(jì)細(xì)胞數(shù)有可能會(huì)造成一定的誤差，但是假如對(duì)判讀結(jié)果沒(méi)有影響，則可以忽略。通過(guò)以上的分析可以得知，構(gòu)造炎癥細(xì)胞覆蓋模型是統(tǒng)計(jì)細(xì)胞數(shù)的關(guān)鍵，也是對(duì)宮頸細(xì)胞滿意度自動(dòng)評(píng)價(jià)的重要步驟。完成宮頸細(xì)胞滿意度的自動(dòng)快速評(píng)價(jià)，為以后的宮頸細(xì)胞檢查學(xué)提供依據(jù)。

本研究提出一種基于HSB顏色空間，并通過(guò)建立炎癥細(xì)胞覆蓋模型統(tǒng)計(jì)宮頸上皮細(xì)胞核個(gè)數(shù)，達(dá)到計(jì)算宮頸上皮細(xì)胞個(gè)數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)其滿意度進(jìn)行準(zhǔn)確判讀的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有自動(dòng)快速判讀宮頸細(xì)胞制片的滿意度，準(zhǔn)確性較高，而且效率也較高。對(duì)判讀不滿意的液基宮頸細(xì)胞制片的干擾因素的判讀，需要作進(jìn)一步的分析研究。

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