Результат интеллектуальной деятельности: Способ коррекции сигнала датчика изображения слабоконтрастных объектов в системах компьютерной микроскопии при онкологической диагностике

Изобретение относится к области медицины и может быть использовано для экспериментальной оценки систематической и случайной составляющих искажения сигнала, а также коррекции сигнала датчика изображения слабоконтрастных объектов в системах компьютерной микроскопии при онкологической диагностике для повышения точность измерений характеристик слабоконтрастных объектов.

Световая микроскопия широко используется в различных областях науки, в промышленности и медицине. Основой анализа микроскопических изображений является идентификация структурных элементов объектов исследования на основе их цвета или яркости, контрастирующих с окружающим фоном. В ряде задач этот контраст визуально малозаметен. Электронные средства регистрации изображений на основе датчиков оптического излучения могут быть использованы для повышения контраста объектов на изображении и их последующего анализа в системах компьютерной микроскопии. Формирование цифрового изображения позволяет автоматизировать анализ изображений, выделить интересующие объекты и измерить их характеристики. Автоматическое обнаружение низкоконтрастных объектов ограничено возможностями датчиков изображения.

Камера, используемая в системах компьютерной световой микроскопии, является первичным источником информации, определяющим во многом качество результатов автоматизированного анализа изображений, на основании которых врач может принимать диагностические решения (например, характер опухоли - злокачественная или доброкачественная). При решении задачи распознавания патологических клеток на изображениях микроскопических препаратов в реальных условиях существенную роль играют шум и искажения сигнала в датчиках света, используемых в электронной камере. В данной связи задача коррекции таких искажений является одной из актуальных проблем в области автоматизации микроскопического анализа.

Известно устройство и способ для уменьшения шума квантования в декодере временной области» [Патент РФ №2638744].

Данный способ относится к средствам для уменьшения шума квантования в сигнале, содержащемся в возбуждении во временной области, декодируемом декодером временной области. Технический результат заключается в повышении качества кодируемого речевого сигнала. Декодированное возбуждение во временной области преобразовывается в возбуждение в частотной области. Весовая маска формируется для восстановления спектральной информации, потерянной в шуме квантования. Возбуждение в частотной области модифицируется для того, чтобы увеличить динамику спектра путем применения весовой маски. Модифицированное возбуждение в частотной области преобразовывается в модифицированное возбуждение во временной области. Способ и устройство могут использоваться для того, чтобы улучшить воспроизведение музыкального контента кодеками на основе линейного предсказания (LP). Опционально синтез декодированного возбуждения во временной области может быть классифицирован на одно из первого набора категорий возбуждения и второго набора категорий возбуждения.

Однако указный способ и устройство не позволяют обнаруживать низкоконтрастных объекты и повышать точность выявления на изображениях препаратов при микроскопической диагностике объектов исследования, а также выявлять искажения сигнала изображения в системе компьютерной микроскопии для последующей оценки систематической и случайной составляющих искажения сигнала.

Известен способ удаления шума в изображении [Патент РФ №2316816].

Данный способ относится к способам удаления шума в изображении и может быть использовано для улучшения качества изображения. Техническим результатом является упрощение удаления шума и повышение качества получаемого цифрового изображения, это достигается тем, что за счет преобразования яркости пикселей изображения с шумом путем решения уравнения диффузии недивергентной формы обеспечивается одновременное подавление шума и сохранение кромок изображения.

Однако данный способ не позволяет выделять слабоконтрастные объекты на препаратах при онкологической диагностики для повышения точности расчета характеристик при автоматизации процесса диагностики.

Известен способ уменьшения шума электронного изображения [Патент РФ №2491629].

Указанный способ относится к средствам обработки электронных изображений. Техническим результатом является уменьшение шума электронного изображения. В способе выделяют высокочастотную составляющую значений пикселов компоненты изображения, вычитают из исходных значений пикселов компоненты изображения соответствующие значения их низкочастотной составляющей, вычисляют математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение высокочастотной составляющей всех пикселов компоненты изображения, разделяют матрицу высокочастотной составляющей на столбцы или строки и вычисляют значения математического ожидания и среднеквадратического отклонения каждого столбца или значения математического ожидания и среднеквадратического отклонения каждой строки, корректируют значения высокочастотной составляющей, изображение с уменьшенным шумом формируют суммированием значений низкочастотной составляющей и откорректированных значений высокочастотной составляющей.

При этом известное решение не обеспечивает коррекцию сигнала датчика изображения слабоконтрастных объектов в системах компьютерной микроскопии при онкологической диагностике и повышения точности расчета характеристик при автоматизации процесса диагностики.

Известен способ уменьшения шумов в видеоизображении [Патент РФ №16695].

Указанный способ направлен уменьшение шумов в видеоизображении, полученном с помощью телевизионной камеры. Уменьшение шумов в видеоизображении, полученном с помощью телевизионной камеры обеспечивается за счет, формирования в видеоканале видеопотока из групп кадров, имеющих временную взаимозависимость, формирование видеоизображения из последовательности выходных кадров, полученных на основе обработки названных групп кадров путем усреднения близких значений соответствующих пикселей по крайней мере в одной группе кадров и использование усредненных значений с учетом весовых коэффициентов для формирования выходного кадра, достигается тем, что обрабатывают группы кадров, содержащие нечетное число, т.е. 2N+1, где N>1, кадров, отстоящих симметрично во времени относительно обрабатываемого кадра с номерами от - N до N включительно, где 0 - номер обрабатываемого кадра, для которого производится шумоподавление; -1 - номер предыдущего кадра; 1 - номер следующего кадра; -N - номер самого старого кадра, а N - номер самого нового кадра, определяют значения пикселей кадров, расположенных симметрично во времени относительно обрабатываемого кадра, и их средние значения, вычисляют модули разности этих значений со значением пикселя обрабатываемого кадра, в качестве значения пикселя выходного кадра выбирают с учетом весовых коэффициентов такие значения пикселей, которые соответствуют минимальному модулю разности.

Данное устройство также не обеспечивает коррекцию сигнала датчика изображения слабоконтрастных объектов в системах компьютерной микроскопии при онкологической диагностике и, как следствие повышение точности расчета характеристик при автоматизации процесса диагностики.

По мнению заявителя, наиболее близких аналогов заявленного решения нет.

Технический результат предлагаемого изобретения заключается в коррекции сигнала датчика изображения слабоконтрастных объектов в системах компьютерной микроскопии при онкологической диагностике и повышения точности расчета характеристик при автоматизации процесса диагностики.

Указанный технический результат заявленного решения достигается в способе коррекции сигнала датчика изображения слабоконтрастных объектов в системах компьютерной микроскопии при онкологической диагностике, за счет получения цветного изображения медицинского препарата расположенного на предметном столике микроскопа посредствам тринокуляра с цифровой камерой, после чего проводится получение серии данного изображения, с последующим усреднением в одно изображение, при этом число изображений в серии выбирается так, чтобы измеренная оценка стандартного отклонения яркости среднего значения пикселя составляло менее одной градации яркости, далее проводится получение N серий изображений без препарата для разных положений регулятора яркости микроскопа так, чтобы разность яркости изображения в соседних положениях регулятора яркости отличилась на значение, соответствующее примерно 1/N от максимально возможной яркости, а крайние позиции регулятора яркости соответствовали яркостям изображения, отличающимся от максимальной и соответственно минимальной яркости примерно на 1/(2N) от максимально возможной яркости изображения, с расчетом средней яркости по изображению для каждого из положений регуляторов яркости по следующей формуле где Р_k средняя яркость по всему изображению для каждого из положений k∈{1, …, N} для одной из компонент R, G, В, k=N минимальное положения яркости, a k=1 максимальное положение яркости. I_вх. - яркость компоненты R, G, В, корректируемого изображения. - средняя яркость по серии изображений компоненты R, G, В, в пикселе с координатами х,у в k-ой позиции регулятора яркости, после чего проводят корректировку искажений сигнала изображения исходя из следующего уравнения:

если I_корр>255,

I_корр.(х,у)=255 и I_корр.<0I_корр.(x,y)=0

Ниже приведен пример конкретной реализации предложенного способа.

Система для проведения исследований включала автоматизированный микроскоп Olympus ВХ43 с камерой Imperx IPX-4M15T-GCFB. Изображения представлены в формате BMP, с цветовой кодировкой RGB24 (свыше 16 млн. цветовых оттенков на пиксель). Регистрация изображений при различных уровнях яркости выполнялась при установке регулятора осветителя микроскопа в шести разных положениях. В поле зрения камеры отсутствовали объекты наблюдения, так что на изображении фиксировалось фоновое освещение поля зрения в системе компьютерной микроскопии при заданном положении регулятора осветителя. Для уменьшения влияния шума на результат оценки яркости изображения в каждом положении регулятора осветителя проводилась съемка серии из 288 изображений с последующим вычислением усредненного изображения. Регулятор осветителя микроскопа Olympus ВХ43 с указанием положений, в которых проводилась съемка серий, представлен на фиг. 1. Для каждого пикселя изображения по каждой из RGB компонент рассчитывалось среднее значение яркости компоненты и среднеквадратическое отклонение по серии из 288 изображений.

Пример среднего арифметического значения яркости компоненты R по серии кадров и среднеквадратического отклонения среднего значения в градациях яркости, полученных для области изображения размером 5×5 пикселей, приведен в таблице 1. (Средние значения и их среднеквадратичные отклонения по серии кадров для компоненты R в области с координатами (1060, 865, 1064, 869)) Здесь X и Y обозначены целочисленные координаты пикселей в цифровом изображении.

На фиг. 2 представлен график отклонения значений средней по серии кадров яркости компоненты R в одном пикселе от средней по изображению и серии кадров яркости компоненты R. Фиг. 3 - график отклонения значений средней по серии кадров яркости компоненты G в одном пикселе от средней по изображению и серии кадров яркости компоненты G. На Фиг. 4 представлен график отклонения значений средней по серии кадров яркости компоненты В в одном пикселе от средней по изображению и серии кадров яркости компоненты В. На выше представленных фигурах точками отмечены отклонения значений средней яркости компонент RGB в выбранных для примера пикселях от средних по изображению яркостей соответствующих компонент. По оси абсцисс отложены средние арифметические значения яркости компоненты для всего изображения по серии кадров в градациях яркости. По оси ординат отложены значения отклонения средней по серии кадров яркости компоненты в пикселе от средней по изображению и по серии кадров яркости компоненты. Вертикальные отрезки прямых линий на графике представляют доверительный интервал для действительного значения яркости соответствующей компоненты для доверительной вероятности Рдов=0,95. Функция, представленная прямой линией, проходящей через указанные точки может использоваться как функция коррекции яркости компонент в соответствующих пикселях (для каждого пикселя рассчитывается своя уникальная функция коррекции яркости компоненты) позволяя тем самым скорректировать сигнал датчика изображения слабоконтрастных объектов и повысить точность расчета характеристик при автоматизации процесса диагностики.

Представленные в таблице результаты эксперимента демонстрируют, что непостоянство чувствительности ячеек светочувствительной матрицы камеры приводит к тому, что значения компоненты R в пикселях изображения при равномерном освещении поля кадра камеры значимо отличаются (в пределах области 5×5 пикселей отличия достигают двух градаций яркости). Следует отметить, что регистрация сигнала проводилась с глубиной кодировки по каждой компоненте 8 бит (256 градаций яркости). Используемая в системе компьютерной микроскопии камера Imperx IPX-4M15T-GCFB позволяет проводить регистрацию с глубиной кодировки 10 и 12 бит (1024, 4096 градаций яркости). В этих случаях зарегистрированное в эксперименте отклонение значений яркости в отдельных пикселях при равномерном освещении матрицы камеры будет составлять 8 и 32 градации яркости соответственно. По результатам эксперимента выявлена зависимость разности между яркостью компоненты в пикселе и средней яркостью по изображению от уровня освещенности матрицы камеры. В пределах погрешности проведенных измерений эту зависимость можно описать линейной функцией. Применяя эту функцию как функцию коррекции неравномерности чувствительности ячеек матрицы, можно в отдельных пикселях до 6 раз снизить соответствующие отклонения яркости от действительного значения яркости для корректировки сигнала датчика изображения слабоконтрастных объектов и повышения точность расчета характеристик при автоматизации процесса диагностики.

Предложен способ коррекции сигнала для отдельных пикселей изображения, позволяет до 6 раз снизить искажения сигнала, вызванные неравномерностью чувствительности ячеек светочувствительной матрицы камеры тем самым позволить повысить точность расчета характеристик при автоматизации процесса диагностики.