本文關鍵詞： 圖像配準 圖像拼接 顯微圖像 BigTIFF 虛擬顯微鏡　出處：《華中科技大學》2013年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：多年來,病理專家通過傳統(tǒng)光學顯微鏡觀察病理組織的玻璃切片來進行診斷和研究。如今,病理專家可以在計算機上通過虛擬顯微鏡軟件來觀察數(shù)字切片,診斷和研究的過程更為便捷、高效。生成數(shù)字切片需要用自動顯微鏡掃描玻璃切片然后拼接掃描所獲取的顯微圖像序列,其核心技術包括顯微圖像的采集、配準、融合、拼圖的存儲和顯示等。本論文針對其中的顯微圖像配準、拼圖的存儲和顯示這兩個核心問題展開研究。論文的主要工作包括： 第一,針對掃描獲取的大量(數(shù)百乃至數(shù)千張)顯微圖像中相鄰圖像的快速配準問題,提出一種對數(shù)差值點集模板方法。論文定義像素灰度值對數(shù)差值函數(shù)來描述顯微圖像像素間的灰度變化,基于該函數(shù)從顯微圖像中挑選特征點構成模板,然后通過模板匹配來配準相鄰顯微圖像。該方法配準速度快,且具有自動檢查配準結果的功能。 第二,針對眼球等含有大片空白區(qū)域的病理切片的顯微圖像配準問題,提出一種基于圖像信息量的顯微圖像序列配準路徑規(guī)劃方法。該方法先通過顏色信息熵快速計算各顯微圖像的信息量,然后按圖像信息量大小規(guī)劃配準路徑。與傳統(tǒng)的序列配準方法相比,該方法能防止空白顯微圖像或空白重疊區(qū)域參與配準而導致的配準錯誤,從而使序列配準正確、高效。 第三,針對大量顯微圖像拼接出的上GB的超大圖像存儲、顯示問題,以BigTIFF圖像文件格式為基礎,提出一種專用于數(shù)字切片的圖像文件格式Medical BigTIFF (MBTF)。其優(yōu)點是可以存儲的圖像數(shù)據(jù)量僅受計算機存儲設備限制,可存儲相關醫(yī)療信息,并且通過其層次存儲和訪問模型可以按觀察點快速加載數(shù)字切片并顯示。 最后,利用本論文研究的技術開發(fā)了一套病理切片數(shù)字化掃描原型系統(tǒng),并對四周存在空白區(qū)域的病理切片、內部包含大片空白的病理切片和稀疏分布的病理涂片等不同特點的病理切片進行了數(shù)字切片掃描生成實驗和數(shù)字切片顯示實驗,實驗結果顯示了本論文提出的方法的優(yōu)點。
[Abstract]:Over the years, pathologists have been able to diagnose and study glass sections of pathological tissue through traditional optical microscopy. Today, pathologists can use virtual microscope software to observe digital slices on a computer. The process of diagnosis and research is more convenient and efficient. To generate digital slice, we need to use automatic microscope to scan glass slice and then splice the sequence of microscopic image. The core technology includes the acquisition, registration and fusion of microscopic image. The storage and display of jigsaw puzzle are studied in this paper. The main work of this thesis is as follows:. First, for the problem of fast registration of adjacent images in a large number of microscopic images (hundreds or even thousands) obtained by scanning, A method of logarithmic difference point set template is proposed in this paper, the gray value logarithmic difference function of pixel is defined to describe the change of gray level between pixels of microscopic image, and based on this function, feature points are selected from microscopic image to form template. Then the adjacent microscopic images are registered by template matching, which is fast and has the function of automatically checking the registration results. Second, aiming at the problem of registration of microscopic images of pathological sections with large blank areas, such as the eyeball, A path planning method for registration of microscopic image sequences based on the amount of image information is proposed, in which the amount of information of each microscopic image is calculated quickly by using the color information entropy. Then the registration path is planned according to the amount of image information. Compared with the traditional sequence registration method, this method can prevent the registration errors caused by the participation of blank microscopic images or blank overlapped regions, so that the sequence registration is correct and efficient. Third, aiming at the storage and display problem of large GB images on large GB images stitched out by a large number of microscopic images, the paper bases on the BigTIFF image file format. A special image file format for digital slicing, Medical BigTIFF / MBTFN, is proposed. The advantage of this format is that the amount of image data can be stored only by the computer storage device, and the relevant medical information can be stored. Through its hierarchical storage and access model, the digital slice can be quickly loaded and displayed according to the observation point. Finally, a set of digital scanning prototype system of pathological section is developed by using the technology studied in this paper. The experiments of digital section scanning and digital section display are carried out for pathological sections with different characteristics, such as large blank sections and sparse distributed pathological smears. The experimental results show the advantages of the proposed method in this paper.
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：R318.6;TP391.41

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