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VBAI图像处理生物医学论文 1应用于微球内外径等尺度指标的自动测定 将微球投入溶液中使其分布较均匀并置于显微镜下观察得到清晰的微球显微图像根据我们先前的工作通过测定微球的外径D以及其在溶液中所成像的黑环内径的d可以根据有关理论方程来确定微球或其周边介质的折射率因此需要精确测定D与d下面介绍我们用VBAI编写的程序如何实现对微球像D与d的智能自动测定进入VBAI的InspectionState编辑窗口可以编辑整个程序的主要过程我们的设计是:先在“Inspect”过程中对图像进行预处理并找到物体得到物体个数;然后在“GOON?”过程中判断检测到几个物体是否已经检测完全部物体;随后在“Measure”过程中对当前序号的物体进行检测进入每个过程进行具体步骤的编辑只需双击右侧工具中的相应操作就可以将该操作加入程序中在属性窗口中对操作的各项参数进行设定在“Inspection”过程中我们首先打开图片选中循环取图将依次获取目标文件夹中的每个图像文件如要测量尺寸则要对图像进行标定VBAI中Calibrateimage有多种方式通常实验室显微镜采用显微标尺进行标定选择第一种模式导入显微标尺的图像标定完成后生成标定文件检测时自动读取 接着我们对图像进行预处理这将打开visionassistant窗口可对图像进行LUT变换、滤波、分割、形态学变换等多项操作在本实例中将图像处理为适合寻找物体的二值化图像然后对处理过的二值化图片进行DetectObjects操作得到物体数列SelectImage操作将原图像读入代替处理过的二值化图像为下一步检测做准备SetVariable的操作是将DetectObjects操作中检测到的物体个数存入代表剩余物体数的X“GOON?”过程中没有图像处理的具体操作只在InspectionState编辑中有一个判断在指向end的箭头定出编辑走向end的条件为剩余物体数X1当X1时将执行默认箭头走向“Measure”过程“Measure”过程中首先IndexMeasurements读取之前DetectObjects中检测得到的物体数列的的第X个物体接着要设置程序可以根据物体的位置、大小等自动建立相应的OI即检测区域由于要进行微球图像直径的检测因此区域类型选择圆环形然后就可以在检测区域内进行圆的直径检测了利用FindCircularEdge操作可以很方便地做到这一点在直径检测中程序在检测区域内沿径向生成一系列的检测线曲线为沿检测线方向上灰度值变化曲线的一次导数曲线反映了灰度值的变化速率负数部分对应图像由亮变暗正数部分对应图像由暗变亮极值处即变化速率最快处也就是边缘所在位置曲线上方的参数设定包括判断边缘的阈值平滑算子的大小取样宽度每条检测线之间的间隔等由于是根据拟合出的曲线确定边缘位置因此可以超越像素的限制实现亚像素等级的超分辨率精确度 检测程序首先得到每条检测线上的边缘点位置再根据所有边缘点拟合出圆形边界计算出直径数值程序中给出精确到001个像素的结果结果的稳定性还要取决于拍摄环境、光照、相机稳定性等图像中微球边缘的黑环是由于光线折射造成的根据我们先前工作证明其粗细与微球与溶液的折射率比值成一定比例关系因此程序中通过分别测量各微球的D与d调整FindCircularEdge操作中搜寻方向、边缘种类等参数可以搜寻到内径圆和外径圆在精确测定D与d值后可自动根据我们先前工作导出的方程式给出微球的折射率或是其周边介质的折射率Calculator是界面类似LabVIEW图像化编程工具的一项功能可以由用户自己选择输入输出量、制定复杂的运算程序等本实例中为利用文献的方程式计算出微球的折射率DataLogging可以选择需要记录的数据写入指定的txt或csv文件以便后续的数据分析统计最后SetVariable将变量X减1VBAI应用编写完成后可作为专用的检测软件使用处理图片时将需要分析的图像放在同一目录下进入VBAI文件指定该路径点击unInspectioninLoop就可以自动完成所以图片的分析并得到记录有数据的txt或csv文件这样生成的检测程序智能、客观、准确、快速实现了图像中微球的识别寻位、移动OI建立、两个直径的测量、折射率计算、数据保存等操作的完全自动化运行而且整个操作与运算排除了人为操作中的主观性因素精度亦达到亚像素水平平均单个微球的测量时间仅需020s为了检验其测定的准确性在对拍摄系统和环境进行标定和控制之后选择合适的微球作为检测对象进行多次检测同时用以往常用的油浸法对微球折射率作对照测定测得的折射率与本VBAI生成系统测定结果高度吻合说明VBAI检测程序的测量准确性可重复性较高 2应用于细胞检测 21背景 细胞是生物医学研究的重要对象之一通过分析细胞的显微图像我们可以得到很多有用的信息红细胞是人类血液中存在的主要细胞一直是研究的热点正常的红细胞呈双凹圆盘状而衰老和不健康的红细胞会呈棘形、双凹消失等不规则的形态通过观察与分析显微图像中红细胞的形态可以评价其健康程度所以这里以红细胞为例说明如何采用VBAI编写适合于进行细胞图像分析的技术过程 22方法 将红细胞悬浮于缓冲液中置于显微镜下观察利用数码CCD摄像头拍摄下细胞的图像检测程序上需要先寻找到各个细胞再对每个细胞进行检测与微球检测的过程类似程序总体设计上依然可以利用上节中微球的检测程序的设计但需要根据有关图像处理分析的内容更改具体的图像处理分析操作在图像预处理操作中需要将原始图像处理为适合物体识别的二值化图像利用VisionAssistant先对图像转灰度图像、适当的LUT处理在分割处理上由于细胞边缘处明暗对比较大边缘锐利因此选用基于移动窗口分割的算法可以较容易地找到边缘通过实验比较证明选用Backgroundcorrection分割可综合局部和全局的灰度变化信息分割移动窗口大小设置为边长接近细胞边缘宽度2倍的正方形最为合适分割完成后再对二值图像进行一定的形态学变换操作将边缘尽量变得闭合并填充孔洞最后进行DetectObjects操接着将对细胞形态进行分析首先根据DetectObjects操作中所检测到的物体列表对每个细胞进行检测区域的建立即设置OI然后依然使用FindCircularEdge操作在该操作中调整参数使得检测线能较准确的发现边缘该操作完成后将输出一项名为Deviation的参数该参数代表了细胞边缘与标准圆的标准偏差同时该操作还可以得到细胞直径等相关的信息将Deviation除以直径后可以得到细胞边缘与标准圆的相对标准偏差由于健康红细胞的图像是近似圆形的因此Deviation参数可以一定程度上反映红细胞的健康程度将实验中拍摄到的采用不同保存格式、保存不同天数的红细胞图片归类用VBAI程序进行分析结果保存在csv文件中为较健康的细胞图像中细胞外轮廓近似圆形Deviation/=12;为发生了一定形变的细胞Deviation/=32为严重变形的棘形细胞Deviation/=73随着细胞变形程度加重细胞的相对标准偏差值也随之增加通过软件分析的优势在于:可以客观而定量地给出每个细胞的变形程度;可以快速自动地分析大量的图片得到大量的数据并对数据进行后续的统计处理具有统计学意义除此之外还可以获得细胞的大小信息通过视野内细胞个数得到细胞分布密度信息等 3应用于图像的改善 31背景 某些生物医学样品的显微图像由于各种原因其清晰度与对比度都不能满意对此也可以运用VBAI的图像处理的方式对图像进行改善下面介绍花粉孢子断层扫描图像中噪音及对比度不理想的断层图作改善的技术过程 32方法 首先对整幅图像中的噪杂进行去除通常改善的方法有空域滤波和频域滤波两种方法都可通过VisionAssistant中的算法实现其中空域滤波的算子较多功能更加丰富不仅提供了低通、高通等10多种算子、每种算子335577三种尺寸还可以由用户自定义算子以满足特殊需要整幅图像改善完成后对左右对比度及清晰度不理想的花粉孢子断层图像进行增强首先建立一覆盖中央花粉孢子像的区域使用一可旋转的长方形区域长方形的方向与左右像平移的方向垂直宽度等于左右像平移的距离接着利用Calculator操作计算图11(a)左右像的位置输入中央像的中心点(X0Y0)、角度和平移距离L则左像、右像中心点(X1Y1)(X2Y2)分别为:X1=X0+LcosY1=Y0LsinX2=X0LcosY2=Y0+Lsin以此为中心点坐标参数长宽与角度参数使用中央区域的长宽与角度分别建立覆盖左右像的区域使用VisionAssistant对左右区域内的图像进行对比度、明暗度的调整增强得到处理后的图像三个层面的图像的对比度基本相同利用VBAI对图像进行处理与改善不仅功能丰富适用性强且操作简单易于掌握程序建立完成后还可以快速的对其他同类图片进行处理大大节省了时间 4结语 使用VBAI创建图像分析处理程序可对各种生物医学对象进行分析和检测可对图像进行处理与改善其优势在于: (1)相比起人眼观测和手动测量本方法能够提供客观和量化的数据可快速对大量图像进行自动分析并保存检测结果 (2)相比起通用化的测量分析软件本方法针对性强针对各种特定情