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    基于元胞自動機和支持向量機的視盤分割算法

    2022-04-12 03:40:24張世霞王鑫遠
    電視技術 2022年3期
    關鍵詞:自動機視盤元胞

    宋 雙,曹 琨,張世霞,王鑫遠

    (山東省立第三醫(yī)院信息網(wǎng)絡中心,山東 濟南 250031)

    0 引言

    視網(wǎng)膜圖像的自動分割對于醫(yī)學圖像分析任務來說至關重要。在視網(wǎng)膜圖像中,硬性滲出物(Hard Exudate,HE)、軟性滲出物(Soft Exudate,SE)、出血和血管化等病變是包括糖尿病視網(wǎng)膜病變(Diabetic Retinopathy,DR)、黃斑水腫(Macular Edema,ME)及老年性黃斑變性(Age-related Macular Degeneration,AMD)等諸多眼科疾病的標志物。在這些疾病中,DR 是導致失明的主要原因之一。為了快速診斷這些疾病,人們提出了自動診斷系統(tǒng),可以檢測到諸如DR 等在內的眼科疾病,而視網(wǎng)膜圖像則被廣泛運用于這些系統(tǒng)中。

    視盤是視網(wǎng)膜的主要組成結構之一,視網(wǎng)膜圖像中視盤區(qū)域的分割在醫(yī)療診斷過程中發(fā)揮著突出作用。近年來,研究人員提出了大量的視盤分割方法。例如,ACHANTA[1]等人提出了一種基于有先驗條件的視盤分割算法。受該方法啟發(fā),本研究提出了一種基于元胞自動機和支持向量機的視盤分割模型,主要包括以下部分:首先,通過簡單的線性迭代聚類算法SLIC[2]將視網(wǎng)膜圖像分割成小區(qū)域(超級像素);其次,構建一個支持向量函數(shù)(Support Vector Machine,SVM),根據(jù)視盤的顏色、形狀、亮度以及其他特征,將相鄰的小區(qū)域分類劃分為粗略的分割區(qū)域;最后,通過采用元胞自動機的平行傳播機制和提出的更新規(guī)則,對最初分類的區(qū)域進行迭代更新,同時將視盤的圓形邊緣作為先驗條件引入。元胞自動機[3]是一類離散的動態(tài)網(wǎng)絡,支持基于局部的、簡單的、同質的、固有的組件(細胞)之間的相互作用的復雜行為。元胞自動機的細胞可以簡單執(zhí)行一些基本操作,與其他相鄰的細胞進行交互,并且可以根據(jù)特定的規(guī)則演變,而演變過程由細胞及其相鄰細胞的狀態(tài)決定。在以前提出的視盤分割方法中,傳播機制被認為是串行過程。但本文認為,傳播機制應該是基于并發(fā)過程的,特別是當超級像素之間存在不均勻性或視覺關聯(lián)性時。本文提出,超級像素之間是相互依賴的,同級別超級像素之間的相似性應該同時計算。從串行到并行傳播機制的轉變,不僅提高了本文方法的穩(wěn)定性,也避免了計算中的局部波動。

    本文提出了一種基于元胞自動機的視盤分割方法,引入元胞自動機來加強視網(wǎng)膜圖像中相鄰區(qū)域之間的一致性,并且視盤分割的優(yōu)化過程是以并行方式實現(xiàn)的。

    1 方法

    1.1 用支持向量機對視網(wǎng)膜圖像進行粗略分割

    粗略分割的過程產生最初的分割圖,可以顯示出視盤與其周圍區(qū)域之間的差異,并考慮到了顏色、亮度及其他影響因素。在這一部分,用支持向量機將視網(wǎng)膜圖像分類為視盤區(qū)域和非視盤區(qū)域,其主要過程是使用特定的核函數(shù)將訓練數(shù)據(jù)映射到一個高維空間,使兩種數(shù)據(jù)集之間的邊際或距離最大化。

    SVM 決策函數(shù)表示如下:

    式中:n表示訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量,αi是第n個訓練數(shù)據(jù)的系數(shù),yi是第i個訓練數(shù)據(jù)的標簽,K是核函數(shù),b是偏置。

    為了提高原始分類結果的準確性,對i和b進行調整以獲得最大余量。而對于所有αi的向量都是支持向量。據(jù)研究所知,分類區(qū)域之間有重疊的地方幾乎不可能得到精確的超平面。因此,本文采用了一個更靈活的超平面函數(shù):

    式中:yi是第i個訓練數(shù)據(jù)的標簽。而該函數(shù)是在確保以下函數(shù)最小化時的最優(yōu)結果:

    式中:W是法向量,εi是一個正的松弛變量,用于衡量違規(guī)行為;C是一個用來平衡計算過程的參數(shù)。

    上述方法被稱為軟邊際[4]。為了獲得更準確的分類或分割結果,要進行大量的實驗來優(yōu)化核函數(shù)參數(shù)C。經過粗略的分割過程,就得到了最初的分割結果。

    1.2 通過元胞自動機進行迭代更新

    在本文中,相鄰的超級像素不僅包括周圍的超級像素,還包括共享同一邊界的超級像素。圖像中邊界上的超級像素被認為是完全連接的,而在本文提出的傳播機制中,預處理過的圖像中的每個單元都代表一個超級像素。采用以下方法對原始模型[5](自動機的一般和邏輯理論)進行修改:一方面,每個超級像素的平均特征值被用來描述細胞的狀態(tài),狀態(tài)值在0 和1 之間;另一方面,與其他元胞自動機模型不同的是,任何一對超級像素之間的關系是不穩(wěn)定的,并且與其在LAB 顏色空間的差異有關。為了迭代更新并加強分割結果的準確性,需要構建另外兩個矩陣,分別是影響因子矩陣和相干性矩陣。

    1.2.1 影響因子矩陣

    相似度較高的相鄰單元在細胞狀態(tài)的更新過程中尤為重要,任何一對超級像素的相似度值被計算為CIE LAB 顏色空間中的差異值。這個影響因子矩陣F=[fij]N×N是通過定義影響因子fij構建的:

    式中:i、j表示區(qū)域i和j,σ32是一個調整參數(shù),||ci,cj||表示i和j在LAB 色彩空間中的歐氏距離。

    同時,建立一個矩陣D=diag(d1,d2,…,dn),以使影響因子矩陣F標準化,其中。歸一化的影響因子矩陣被表述為:

    1.2.2 相干矩陣

    每個單元的狀態(tài)不僅受其當前狀態(tài)的影響,還受其相鄰區(qū)域的狀態(tài)影響,因此需要對它們分別分配不同的權值。一方面,當超級像素與其相鄰的超級像素明顯不同時,那么超級像素自身的狀態(tài)加權更大;相反地,當超級像素與它相鄰的超級像素非常相似時,那么相鄰區(qū)域的狀態(tài)應該加權更大。為了解決這個問題,本文建立了相干性矩陣C=diag(c1,c2,…,cn),它可以提高整個更新過程的準確性。每個單元狀態(tài)的相干值表示為:

    為了定義ci的值,對矩陣C進行修改,修改后的相干性矩陣被定義為:

    式中:j=1,2,…,n。

    1.2.3 迭代更新

    在本文提出的傳播過程中,每個單元的狀態(tài)都可以按照如下的更新策略進行更新。的下一個狀態(tài)被表述為:

    式中:I是初始分割圖,St是的當前狀態(tài),St+1是的下一個狀態(tài),C*是相干矩陣,F(xiàn)是影響因子矩陣,St(t=0)被定義為的初始狀態(tài)。對進行迭代更新可以不斷提高圖像分割的準確性。

    本文提出的算法是基于大多數(shù)視網(wǎng)膜圖像的。一方面,位于同一區(qū)域的超級像素大多具有相似的特征值;另一方面,視盤區(qū)域與其他區(qū)域之間通常有很大的差異,可以從圖像中提取明顯的邊界?;谠詣訖C的傳播機制可以提高分割結果的準確性和一致性。

    此外,通過傳播機制,此算法可以解決上述兩方面的問題。即使最初對特定超像素的分割出現(xiàn)錯誤,通過迭代更新,分割結果也能夠逐步變準確。通過上述分割過程,本文繼續(xù)使用蜂窩自動機來優(yōu)化結果。粗略分割區(qū)域中的每個超級像素被表示為一個單元。更新每個單元的算法如下。

    對于?p∈X,lt+1=lt,θt+1=θt,有:

    式中:X表示分割區(qū)域,p表示像素或所謂的單元,q用來描述p的鄰域的像素,l表示每個像素的標簽,θ表示用于表示像素特征值的閾值(全局參數(shù)),它可以用亮度、強度及顏色來計算;g是用來描述每對像素相似性的函數(shù)。

    2 實驗

    本文實驗使用專門針對糖尿病視網(wǎng)膜病變的公共數(shù)據(jù)集Diaretdb1。在實驗中,將超級像素的數(shù)量設定為200,迭代周期設置為10。

    2.1 過程

    本文首先通過SLIC 算法將圖像分割成小的超級像素。一個超級像素中所有像素的平均顏色和坐標用來表示該超級像素。然后,建立一個無向圖G(V,E),其中V代表超級像素,E代表所有用于連接相鄰超級像素的邊。預處理后的正常和異常視網(wǎng)膜圖像如圖1 所示。

    圖1 預處理前后的正常和異常視網(wǎng)膜圖像

    2.2 實驗結果和分析

    2.2.1 對比參數(shù)

    為了從數(shù)據(jù)上對現(xiàn)有方法和本文方法作比較,本文定義了以下參數(shù)。

    (1)區(qū)域協(xié)議(Regional Agreement,RA)。計算公式為:

    (2)相對絕對面積差(RAD)。計算公式為:

    式中:abs(·)表示絕對值函數(shù),G表示OD 分割的真實值,I表示特定方法的分割結果。

    (3)執(zhí)行時間。以秒為單位。

    2.2.2 實驗結果

    實驗結果如表1 所示,這些結果是50 張視網(wǎng)膜圖像的平均值。由表1 可知,本文方法的分割結果在準確度和執(zhí)行時間上優(yōu)于其他參與對比實驗的方法。由于OD 的粗略分割是通過使用元胞自動機的迭代更新來完善的,帶有先驗的元胞自動機傳播機制可以極大地提高最終值的準確性。本文方法具有更高的效率,一張視網(wǎng)膜圖像的平均處理時間僅0.43s,主算法在預處理后只花了0.31 s 來處理圖像。本文方法的執(zhí)行時間極大地受到了CA 引入的平行傳播機制的影響。圖2 為目前最先進的方法與本文方法的視覺對比,白色表示分割的真實值,粉色表示水平集的分割結果,綠色表示Otsu 閾值法的分割結果,黃色表示區(qū)域增長法的分割結果,黑色表示本文方法的分割結果。

    表1 目前方法與本文方法結果比較

    圖2 正常和異常視網(wǎng)膜圖像的異常檢測結果

    3 結語

    本文提出了一種新的基于OD 分割的元胞自動機的視網(wǎng)膜分割方法,實驗結果驗證了該方法在解決實際視網(wǎng)膜圖像分割任務中的能力。本文方法有以下幾點重要意義:首先,這是第一次將基于元胞自動機的方法引入到視盤的分割中;其次,提出的方法可以傳遞視網(wǎng)膜圖像中相鄰區(qū)域的局部信息,這個過程可以以并行方式實現(xiàn)且在本文方法中起著至關重要的作用;最后,通過與最先進的圖像分割技術進行實驗對比,結果顯示本文方法具有顯著的優(yōu)越性。在未來,筆者將繼續(xù)完善提出的方法以提高分割性能,此外還將致力于探索更多應用,如視網(wǎng)膜圖像中黃斑的分割。

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