Les objets en images medicales ont une grande complexite et multifactorielle, ce qui en fait des exigences elevees sur la fiabilite, l'exactitude et la fiabilite des resultats de la recherche. L’utilisation de la technologie informatique et des methodes mathematiques dans cette industrie, non seulement accelerer le traitement du document, mais egalement d'ameliorer la precision des resultats de l'etude.
Le developpement de l'electronique et les conditions de travail nuisibles stimule une attention accrue a l'analyse numerique de X-ray, des images echographiques et des images de resonance magnetique nucleaire, la principale realisation de ces objectifs peut etre consideree comme l'emergence de tomographie par ordinateur. Toutefois, des difficultes a obtenir des images de haute qualite de histologiques entraver de maniere significative le developpement de l'industrie.
L’automatisation de l’analyse histologique des structures accelere le diagnostic de la maladie, permet des recherches pour etendre les limites de la medecine scientifique. La mesure automatique des parametres histologiques une occasion de clarifier le traitement therapeutique et la gestion. Ainsi, la methode la plus prometteuse pour le diagnostic precoce de maladie maligne est actuellement l'automatisation de l’analyse photometrique des preparations histologiques specialement cuits et teints et leurs separation sur le principe norme - pathologie.
L'un des principaux elements de l'automatisation de la mesure optiques et geometriques des parametres est de fournir des installations sur les preparations histologiques. Ce resultat est obtenu en utilisant des methodes et des moyens de l'analyse des images numeriques.
La principale raison de l'absence d'automatisation dans l'histologie est la forte variabilite et les pauvres contraste de la majorite des structures histologiques.
Toutefois, le developpement rapide de la technologie numerique et analogique a recemment ouvert de nouvelles possibilites pour les developpeurs. Par exemple, l'augmentation de la vitesse de la technologie informatique permet l'utilisation du complexe, critique au moment d'algorithmes, et a laide de l’apparence d'une television couleur a capteurs haute resolution on peut recevoir et de traiter les images de couleur. Cette nouvelle possibilites techniques permet d’elargie la recherche, ouvrir de nouveaux moyens de resoudre les problemes lies a l'analyse d'image. Ce travail est consacre a une de ces taches - la segmentation de l'image des preparations histologiques.

Le but du projet: developper des algorithmes de segmentation afin de determiner les objets sur la histologiques des images faiblement contrastees en couleur et l'autre moitie a relever les defis de diagnostic de maladies.
L’atteinte de cet objectif exige:
-classer les objets histologiques par caracteristiques geometrique, topologique et optiques;
-developper des algorithmes de segmentation de cellules;
-developper des techniques de couleur de l’images des objets histologiques;
Cellule :
Le montant depasse la taille des cellules des tissus de cellules, qui a ete a l'origine de la croissance des tumeurs: les cellules peuvent etre des proportions gigantesques. Redimensionnement n'est pas un indicateur absolu - la taille des cellules ne peut etre change;
La taille des cellules normalement pour quelques micrometres 1 micron - 0001 mm), le plus petit-de 0,5 a 1,2 microns, ce qui rend inaccessibles a etudier l'?il nu.L’ouverture de l’etude des cellules est etroitement liee a l'invention et l'amelioration du microscope.
Changer la forme de cellules - ne sont pas pleinement compatibles avec peu ou un formulaire pour etre typique de cellules de tissus normaux. Le formulaire peut etre les plus bizarres;
On peut definir clairement le polymorphisme cellulaire, c'est-a-dire des cellules de differentes tailles et de formes;
Le changement du rapport nucleaires cytoplasmique et, en general, en faveur du noyau (en augmentant celui-ci);
• L'emergence de plusieurs cellules, avec des polymorphisme nucleaire;
• L’emplacement atypique du noyau;
• Dissociation du maturite dans le noyau et le cytoplasme (un noyau immature dans une cellule mature, un noyau de la cellule mature dans le cytoplasme). L'analyse preliminaire des images conduit a la conclusion suivante:
•La majorite des images dans le processus de leur formation, ont ete influences par plusieurs facteurs negatifs conduisant a l’effasement du couleur, l’emergence du peu contrastees et des bruit parcelles, etc;
• la grande majorite des techniques est basees sur la repartition de l'image et sur une analyse plus approfondie.
Beaucoup de systemes ont un certain nombre de lacunes dont la chertee et de travailler relativement avec des simple image.
Le systeme doit s'acquitter de ces fonctions:
•faire entrer dans l'ordinateur les produits de l’imagerie, leur transformation et de l'edition la selection manuel et automatique d'objets interessants (noyaux de cellules, les parcelles de differentes couleurs ou la luminosite, etc) l’emplacement de quelques images et de leur comparaison attentive (par exemple pour definir la malignes).
• mesurer la taille, la forme, les dispositions des parametres optiques des objets ou des sites Selectionnes.
• la classification des objets et le profond traitement statistique des mesures avec la construction d'histogrammes, des diagrammes.
• la possibilite de mettre en place des techniques d'analyse automatique (macros), et leurs apporter des ajustements lors du changement de milieu de travail.
• maintenir une base de donnees pour l'imagerie et l'analyse.

2. Materiel et methodes de l’histologie medicale

Ainsi, avant d'etre soumis a l'analyse, l'image doit faire l'objet d'une phase de formation, qui consiste a effectuer des operations a fin d’ameliorer la qualite visuelle (augmentation du contraste, la suppression de flou, en soulignant les limites, le filtrage) et la creation graphique de l’objet (segmentation, l'attribution d'unites de l’imagerie). La classification des methodes de manutention et de traitement des images montrees dans la Fig. 1. Le tableau enumere les procedures de base et les methodes de traitement de la phase initiale de la perception par les capteurs de champ visuel, comme la television a la finale, qui est la reconnaissance.

Changements de contraste
La faiblesse de contraste est generalement causee par une petite gamme dynamique des changements de luminosite, ou de solides non lumineux dans le transfert de niveaux de luminosite. La methode la plus simple du contraste est l’affichage fonctionnel du gradation de la luminosite. Dans la pratique, tres souvent on utilise l’affichage lineaire fonctionnel. Si, a la suite de l'irregularite de l'eclairage lors du photographier ou la fabrication des photos, une situation se presente lorsque les differentes parties des images ont des differents contrastes. Dans ce cas pour changer le contraste on utilise des algorithmes d'adaptation contrastees. Un exemple est l'algorithme de renforcer le contraste local.

Le lissage de bruit
Les images au stade de la numerisation sont exposes a l'additif et pulse bruit. Le bruit additif aleatoire represente quelque message qui est ajoute au systeme de prise utile, dans ce cas le bruit additif estcause par le grain des films. Pulse bruit, contrairement de l'additif, se caracterise par l'impact sur le signal utile que dans quelques endroits aleatoires (la valeur du signal resultant dans ces endroits prend une valeur aleatoire). Pulse bruit est typique pour les systemes de transmission numerique et de stockage d'images. Ainsi, dans le processus de preparation de l'image se pose a supprimer le bruit. La methode la plus simple, tout en adoucissant le bruit dans l'image est de lissage, c'est-a-dire La valeur de remplacement de luminosite de valeur moyenne de chaque element que l'on trouve dans son quartier - de nombreux points de quartier appartenant FIJ (y compris le point tres FIJ), P - le nombre de points dans le quartier. L’examen des methodes elimine efficacement l’additif et le pouls bruit dans chaque cellule des images.

Souligner les frontieres
Les methodes de lissage des images peuvent supprimer le bruit de facon tres efficace. Un grand inconvenient de l’algorithmes de lissage des images est l’effacement (c'est-a-dire la reduction de la clarte des elements de contour), tandis que la valeur smaz est proportionnelle a la taille des masques utilises pour le lissage. Pour une analyse bien clair d’une image, en particulier dans le calcul geometrique des elements structurels, il est tres important de supprimer les smaz avec les contours des objets dans l'image, c'est-a-dire renforcer la difference entre les degres de luminosite du contour de l'objet et des voisins elements d'arriere-plan. Dans ce cas, pour traiter l'image on souligne les contours. Habituellement l'accent sur les frontieres est effectue a l'aide de filtrage haute. La specifications des filtres est definie dans un masque, dans laquelle la valeur moyenne doit etre egale a zero. Une autre facon de souligner les frontieres est-ce que l'on appelle la differenciation statique. La methode de valeur de luminosite de chaque element est divisee en une evaluation statistique de RMS.

Mediane de filtrage
La mediane de filtrage non lineaire s'applique aux techniques de traitement de l'image et presente les avantages suivants au cours de filtration lineaire (procedures classique de lissage): conserve des changements abrupts (la frontiere); efficacement lisse le pulse bruit; ne change pas la luminosite de l'arriere-plan. La mediane de filtrage est mis en ?uvre par le mouvement d'ouverture de certains (masques) et discret des images et des valeurs de remplacement d’element de masques central (moyenne ordre) la creation de blocs dans l'ouverture. En general, l'ouverture peut avoir de nombreuses formes differentes, mais dans la pratique le plus souvent appliquee est l'ouverture carrees.

Segmentation d'images
En vertu de la segmentation de l'image se refere au processus de fractionnement a des parties constituantes de sens : les objets, de leurs frontieres ou d'autres fragments d'information caracteristique geometriques, etc. Dans le cas de l'automatisation des techniques permettant d'obtenir des images de segmentation doit etre consideree comme une phase de demarrage de l'analyse, est de construire une description formelle de la qualite de l'image qui determine en grande partie le succes de resoudre le probleme de la reconnaissance et les services d'interpretation.

Methodes de repartition des unites
Ils sont rarement confrontes a la tache de trouver des perimetres, courbure, facteurs de forme, surface specifique, etc. Toutes les taches d'une maniere ou d'une autre sont lies a l'analyse de contour des elements de l’objet. les contours de l'image peut etre divisee en trois grandes classes:
• techniques de filtrage de haute frequence;
• methodes de differenciation spatiale;
• methodes de rapprochement fonctionnel.
Commune a toutes ces methodes est de considerer la zone frontaliere comme un soudaine de la fonction de luminosite de l'image f (i, j); on distingue une differente entree dans la notion d'un modele mathematique algorithme de recherche des frontieres et des points limites.

3. les developpements existants

La methode de l'image est apparue comme un pret-a-utilisation des moyens techniques en 1963, ainsi que le developpement QTM (KTM – Quantitative Television Microscope), par la suite fait partie de la societe "MEKOC". Cet appareil a ete concu pour etre utilise dans les laboratoires metallurgique - en particulier pour le suivi quantitatif de la purete de l'acier et d'autres mesures microstructurelles, mais bientot mis en evidence l'utilite de cet appareil et dans d'autres domaines. L'une des premieres applications de la biologie est la mesure de la taille des espaces aeriens dans les poumons (ce qui est necessaire pour quantifier le degre de description des lesions pulmonaires) et de compter le nombre de grains de l'argent dans les aphtoradiographie.
Depuis ce moment, l'analyse d'image de pointe de la technologie a trouve son application dans presque tous les domaines scientifiques et techniques des sciences naturelles, allant de l'anatomie a la zoologie, et a augmente sa capacite de faire en sorte que le traitement mathematique des fonctions telles que le filtrage et d'amelioration de l'image soient inclus.

4.SYNTHESE DES RESULTATS DE RECHERCHE SCIENTIFIQUE ET ANALYSE

4.1 Les resultats de la recherche scientifique dans la segmentation d'images histologiques :

Le travail est consacre au probleme de la segmentation de l'image des preparations histologiques. Son objectif est le developpement d'algorithmes pour identifier les objets dans l'image des preparations histologiques, le maintien geometriques et les proprietes optiques de l'objet. Une classification des objets pour determiner la segmentation algorithme. Un demi-utonsheniya algorithme qui prend en compte les caracteristiques histologiques d'images preparatifs.
morphologie developpe des algorithmes mathematiques segmentation recipients et les fibres avec les petites et les grandes optiques augmentation, ainsi que l'algorithme d'identification des navires et les fibres avec une forte augmentation, en utilisant les resultats de la segmentation algorithme. Segmentation algorithmes developpes polygonale objets (noyaux de cellules de cellules, les coupes navires et les fibres) les methodes de la morphologie mathematique et d'association, ainsi que d'un algorithme pour determiner les cellules binaires images obtenues a la suite du seuil de segmentation.
Pour effectuer la segmentation histologique des images en couleur des objets sur un systeme de coordonnees decrire la couleur de PHS. Un systeme d'analyse d'images Bioscan, qui a mis en place les algorithmes ci-dessus. Obtenu dans la memoire de travail resultats sont destines a la mise en euvre dans les systemes automatises d'analyse histologique et preparations peuvent etre utilisees dans le procede traditionnel et l'analyse histologique des objets.