皮膚檢測技術(shù)

1、皮膚檢測技術(shù)第一節(jié)皮膚檢測技術(shù)相關(guān)理論一、膚色檢測技術(shù)膚色檢測技術(shù)是指在圖像中選取對應(yīng)于人體皮膚像素區(qū)域的過程。廣泛應(yīng)用 于人臉檢測與識別、人臉追蹤、面部表情識別、手勢識別、互聯(lián)網(wǎng)色情圖像過濾 以及基于內(nèi)容的圖像檢索等。除此之外，膚色檢測技術(shù)也可以應(yīng)用于包括視頻監(jiān) 控與檢索、皮膚疾病診斷、化妝品效果分析等日常生活領(lǐng)域。由此可見膚色檢測 技術(shù)在理論研究和實際應(yīng)用中都具有極為重要的研究價值和意義。皮膚檢測技術(shù)在以下領(lǐng)域扮演著非常重要的角色：（1）人臉檢測該問題最初作為自動人臉識別系統(tǒng)的定位環(huán)節(jié)被提出，近年來由于其在安全 訪問控制、視覺監(jiān)測、基于內(nèi)容的檢索和新一代人機交互界面等領(lǐng)域的應(yīng)用價值， 開始

2、作為一個獨立的課題受到研究者的普遍重視。隨著電子商務(wù)等應(yīng)用的發(fā)展， 人臉識別因為其非接觸性的特點而成為最有潛力的生物身份驗證手段，這種應(yīng)用 背景要求自動人臉識別系統(tǒng)能夠?qū)σ话悱h(huán)境圖像具有一定的適應(yīng)能力，由此所面 臨的一系列問題使得人臉檢測開始作為一個獨立的課題受到研究者的重視。今天， 人臉檢測的應(yīng)用背景己經(jīng)遠遠超出了人臉識別系統(tǒng)的范疇，在基于內(nèi)容的檢索、 數(shù)字視頻處理、視覺檢測等方面都有著重要的應(yīng)用價值。（2）人臉追蹤隨著多媒體通信技術(shù)的不斷發(fā)展，各種基于通信新技術(shù)的視頻產(chǎn)品已經(jīng)走進 了人們的日常生活，不但給人們帶來了來極大的方便，還增添了不少樂趣。其中 人臉追蹤技術(shù)就被廣泛應(yīng)用于個人通信、交

3、互娛樂、視訊監(jiān)控、人機交互等領(lǐng)域。 例如將人臉識別與追蹤技術(shù)應(yīng)用于數(shù)碼相機中，可以準確快速地定位相機取景器 中的人臉，從而實現(xiàn)對人臉的快速對焦，拍出清晰的人像。該技術(shù)通過對攝像頭 捕獲到的人臉圖像進行持續(xù)的跟蹤與驗證，不斷進行人臉區(qū)域的準確性校正，從 而實現(xiàn)對人臉的精確定位與比對。這一技術(shù)的成功也是基于對皮膚檢測的應(yīng)用。（3）面部表情識別面部表情識別系統(tǒng)就是對人臉的表情信息進行特征提取和分析，按照人的認 識和思維方式加以歸類和理解，利用人類所具有的情感信息方面的先驗知識使計 算機進行聯(lián)想、思考及推理，進而從人臉信息中去分析理解人的情緒，如快樂、 驚奇、憤怒、恐懼、厭惡、悲傷等。系統(tǒng)通常以程序塊

4、的序列結(jié)構(gòu)表示，這與經(jīng) 典的模式識別模型一致。主要的塊包括：圖像的獲得、預(yù)處理、特征提取、分類 和后續(xù)處理。皮膚檢測在面部表情識別的預(yù)處理階段和特征提取階段都起著關(guān)鍵 的作用。（4）手勢識別手勢是一種自然、直觀、易于學習的人機交互手段。手勢識別作為手勢輸入 的先前條件，是實現(xiàn)自然、直接的人機交互不可缺少的關(guān)鍵技術(shù)。目前的手勢識 別技術(shù)主要分為基于數(shù)據(jù)手套和基于視覺兩種，這兩種方法各有自己的長處，也 都取得了一些研究成果，但都還不成熟，手勢輸入作為一種自然、豐富、直接的 交互手段在人機交互技術(shù)中占有重要的地位，手勢識別與皮膚識別技術(shù)緊密相關(guān)。（5）實時敏感圖像過濾該技術(shù)的研究方向具有重大的應(yīng)用價

5、值，對網(wǎng)絡(luò)視覺信息過濾和凈化有很好 的應(yīng)用前景。伴隨著網(wǎng)絡(luò)的普及，網(wǎng)絡(luò)安全日益成為關(guān)系到國家與社會安全的一 個重要內(nèi)容，對網(wǎng)絡(luò)信息進行必要的技術(shù)監(jiān)測和過濾，能有效地打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪?；ヂ?lián)網(wǎng)上的色情圖像的傳播愈演愈烈，難以用人工進行有效的控制，不法分 子常以篡改其他網(wǎng)站主頁或使用隱蔽代名詞的方式來傳播色情圖像。因此，必須 引入計算機視覺和圖像識別技術(shù)，對嵌入在主頁中的圖像進行分析。色情圖像在 內(nèi)容上差別很大，但是它們的共同點是：包含了大量裸露的皮膚區(qū)域。所以，敏 感圖像檢測問題又歸結(jié)到了皮膚檢測問題。人臉識別和敏感圖像過濾等技術(shù)都必須解決一個基礎(chǔ)問題：如何把圖像精確 地劃分為皮膚和背景兩類。而分類的

6、精確與否直接影響到下一步的處理，如圖像 分割、形狀判斷等。因此，一個精確檢測皮膚的方法具有非常重要的研究價值。 但另一方面，精確的檢測皮膚是非常困難的，例如，人種的膚色差異、有色燈光、 陰影，以及強光照射、攝像機色偏等都影響對皮膚的正確識別。尤其是在復(fù)雜光 照情況下，膚色的檢測更加具有挑戰(zhàn)性。二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀膚色檢測是一個模式識別問題，其模式分為皮膚像素和非皮膚像素。它是所 有基于膚色的應(yīng)用要處理的第一個步驟，它的任務(wù)是首先對輸入的圖像進行分割，即把整幅圖像分割成兩部分：一部分為膚色區(qū)域，另一部分為非膚色區(qū)域。.其評價標準主要有以下4點：（1）檢測率：被正確檢測到的皮膚像素數(shù)與原圖像內(nèi)包含的

7、膚色像素數(shù)的 比值。檢測率越高，說明檢測系統(tǒng)對皮膚的接受能力越強。（2）誤檢率：被誤檢為膚色的非膚色像素數(shù)與原圖像內(nèi)被檢測的所有非膚 色像素數(shù)的比值。（3）檢測速度：大部分應(yīng)用領(lǐng)域需要在線實時地檢測出膚色，如人臉識別， 人臉跟蹤，視頻監(jiān)控，Web敏感圖像過濾等。在檢測率和誤檢率達到滿意的前提 下，檢測速度越快越好。（4）魯棒性：在各種條件下，檢測系統(tǒng)的適應(yīng)能力。有些檢測方法受復(fù)雜 背景或者復(fù)雜光照的干擾，在背景較簡單或正常光照時效果好，反之較差。膚色檢測技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了三個時期：即七十年代的早期研究時期，當時只 采用了簡單的特征技術(shù)。70到90年代的迷茫時期，由于硬件技術(shù)等各方面問題 的存在，

8、研究出現(xiàn)了停滯不前的局面。90 年代以來，由于社會經(jīng)濟的發(fā)展，身 份驗證的需要急劇增加，使得與生物識別技術(shù)相關(guān)的膚色檢測技術(shù)也得到了前所 未有的關(guān)注的高速發(fā)展階段。當前，根據(jù)有沒有涉及成像過程，可以將膚色檢測方法分成兩種基本類型： 基于物理的方法和基于統(tǒng)計的方法。基于物理的方法則在膚色檢測中引入光照與 皮膚間的相互作用，通過研究膚色反射模型和光譜特性進行膚色檢測?；诮y(tǒng)計 的膚色檢測通過建立膚色統(tǒng)計模型進行膚色檢測，主要包括兩個步驟：顏色空間 變換和膚色建模。.顏色空間的選擇在不同顏色空間中膚色的聚類情況是不一樣的，而膚色與非膚色的易分離度 也是不相同的，是否存在一個最優(yōu)的顏色空間，如何找到這

9、樣的顏色空間，大量 的研究者為此付出了心血。常用的顏色空間包括 RGB、Nrgb、TSL、HSV、HSL、HS、YIQ、YUV、YES、YCb Cr、CIE Lab、CIE Luv 等。TerrillonJC 等在 9 種顏色空間（151，NCC rgb，CIE xy，CIE SH，HSV，YIQ，YES，CIE Luv，CIE Lab）上比較了利用單一高斯模型與 混合高斯模型進行膚色檢測的效果，他們發(fā)現(xiàn)利用單一高斯模型在亮度歸一化后 的r-g和TSL空間中檢測效果最好，要優(yōu)于更復(fù)雜的混合高斯模型，而混合高斯 模型可以提高未歸一化顏色空間上的檢測效果。隨后，Terrillon等發(fā)現(xiàn)在NCC r

10、gb和CIE xyz顏色空間中最適合于進行膚色分割，膚色在這兩個顏色空間中的 分布的范圍最小，并且最適合采用單高斯模型來擬和。Zarit 等在 CIELab，F(xiàn)leck HS，HSV，歸一化 RGB，Ycr Cb 五種顏色空間上， 分別采用查表法與Bayes決策法來檢測，并對檢測效果進行了比較，發(fā)現(xiàn)在使用 查表法時，在HSV和Fleck HS空間上的檢測結(jié)果要優(yōu)于其他三種顏色空間，而 使用Bayes法時，顏色空間的選擇對最終結(jié)果的影響有限。Fang 比較了膚色在八個空間（RGB、XYZ、YIQ、YUV、HSV、HIS、Luv 和 Lab） 上的分布和分類情況發(fā)現(xiàn)無論是膚色聚集性還是膚色、非膚色

11、樣本的可分性，YUV 和YIQ都是各個色彩空間中最佳的。Jone和Rehg認為盡管可以采用諸如YUV、HSV等色彩空間對膚色進行建模， 但RGB顏色空間仍然為表述像素色彩信息的標準空間。從這些研究中不難發(fā)現(xiàn)一些結(jié)果是矛盾的，大家并沒有在有效顏色空間上達 成一致的觀點。但有一個結(jié)果是統(tǒng)一的，就是膚色在任何空間中都具有聚集特性， 不同的只是聚集的程度。.膚色建模膚色模型是在一定顏色空間描述膚色分布規(guī)律的數(shù)學模型。模型中顏色特征 的數(shù)學表達涉及到很多問題。首先要選擇合適的顏色空間來描述顏色特征；其次 要采用一定的量化方法將顏色特征表達為向量的形式；最后還要定義一種相似度 （距離）標準用來衡量圖像之間

12、在顏色上的相似性。根據(jù)對成像條件的了解，膚色模型可分為基于物理的模型和基于統(tǒng)計的模型， 而統(tǒng)計模型則可進一步分為：參數(shù)、非參數(shù)和半?yún)?shù)三種類型。參數(shù)模型具有一 個明確的函數(shù)形式，能夠通過調(diào)整其可調(diào)參數(shù)來得到與樣本數(shù)據(jù)集相適應(yīng)的模型， 而非參數(shù)模型沒有任何的特定形式。半?yún)?shù)模型一般指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們具有相同 的函數(shù)形式，卻有不同數(shù)目的隱式可調(diào)參數(shù)。最簡單的非參數(shù)模型是閾值邊界模型，由一組閾值規(guī)則構(gòu)成，適用于對膚色 分類精度要求低，光照條件比較穩(wěn)定的場合，其主要困難是確定合適的顏色空間 及良好的決策規(guī)則。與此相反，基于歸一化直方圖的查找表是最精確的模型，它 的每個柄直接存儲了膚色概率，能夠精細地描述

13、膚色分布的概率密度而不管分布 的內(nèi)在復(fù)雜性，并隱含了分布的多模式復(fù)雜特性。非參數(shù)模型具有分類速度快的 明顯優(yōu)勢，不能進行內(nèi)插和數(shù)據(jù)歸納是其主要缺陷。參數(shù)模型不同于非參數(shù)模型，他提供了一個膚色分布的非常簡潔而明確的表 示，具有低空間復(fù)雜性以及相對少的訓練集的優(yōu)勢，能夠通過內(nèi)插來推廣不完全 的訓練數(shù)據(jù)，單模式高斯模型、高斯混合模型和橢圓模型是三種常用的參數(shù)模型。 不過，參數(shù)模型的擬合優(yōu)度和性能很大程度上依賴相應(yīng)顏色空間的膚色分布形狀。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的半?yún)?shù)模型同時滿足了模型精度與存儲空間的折中需 求，兼具參數(shù)模型和非參數(shù)模型的優(yōu)點，占據(jù)的空間小，模型精度高，運行速度 較快，其中以多層感知機和自適

14、應(yīng)組織映射網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用最為廣泛。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 本質(zhì)上是一種矢量量化手段，不過，其決策規(guī)則也隱含在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，網(wǎng)絡(luò)神經(jīng) 元數(shù)目的確定也需要一定的經(jīng)驗?；谖锢淼哪Ｐ褪菑钠つw的光學特性出發(fā)，結(jié)合已知的照明條件以及照相機 特性，估計膚色可能的分布范圍，試圖實現(xiàn)膚色的光照不變性。 Angclopoulou 介紹了皮膚的生理結(jié)構(gòu)以及皮膚反射的物理性質(zhì)，分析了皮膚反射屬性與皮膚表 皮中黑色素的關(guān)系。作者認為最佳的皮膚反射模型是高斯及其一階導(dǎo)數(shù)的線性組 合。Storring等根據(jù)漫反射模型、相機參數(shù)和光源的光譜為皮膚建立模型，并 研究了皮膚圖像的生成過程。根據(jù)光源的色溫對皮膚的影響自適應(yīng)地分割皮膚。 Ande

15、rsen等假定皮膚顏色的RGB值位于漫反射矢量張成的空間中，并給出一種 新的膚色建模方法。目前，研究的主要方法集中在基于統(tǒng)計方面，因為人的皮膚的顏色特征具有 相對的穩(wěn)定性并且和大多數(shù)背景物體的顏色相區(qū)別，對于旋轉(zhuǎn)、表情等變化情況 都能適用。膚色是人類對圖像中皮膚區(qū)域最直觀的感知特征?！捌つw顏色”不僅 是物體的物理特征，更是一種感知現(xiàn)象，而且顏色信息可以進行快速處理。三、皮膚檢測技術(shù)相關(guān)理論.人體皮膚的組成皮膚覆蓋于體表，具有保護機體、調(diào)節(jié)體溫、分泌排泄和感受刺激等功能。 人體皮膚通常由三個部分構(gòu)成，即：表皮、真皮、皮下組織，總厚度約為1.55mm。常見光在皮膚表皮層中被黑色素吸收，在皮膚真皮層

16、中則同時發(fā)生吸收和散 射。無光澤的人體皮膚的主要膚色通常受到三個不同顏色因素的影響：皮膚表皮 細胞中的黑色素、真皮及皮下組織中的胡蘿卜素以及真皮中的毛細血管。而不同 個體膚色在亮度上的差異性主要是由黑色素濃度引起的。在常用的基于統(tǒng)計方法 的膚色檢測與分割技術(shù)中，不同的光照效果會對檢測結(jié)果造成很大影響，甚至導(dǎo) 致膚色分割失敗，因此考慮影響個體膚色差異性的因素，綜合電磁輻射與皮膚相 互物理作用的膚色檢測技術(shù)稱為基于物理的膚色檢測技術(shù)。該技術(shù)不在這里的討 論范圍內(nèi)。但這里研究了從光照補償以及顏色校正出發(fā)解決光照條件對成像顏色 的校正問題。.數(shù)字圖像所謂數(shù)字圖像，是把畫面分割成若干小點，稱之為像素點，

17、各像素的灰度值 也是用離散數(shù)值即整數(shù)來表示的。數(shù)字圖像包含固定的像素行數(shù)與列數(shù)，像素就 像小方塊，其數(shù)值范圍通常在0到255之間，像素值表示圖像上各點的亮度。0 表示最暗、255表示最亮，或者反過來255表示最暗、0表示最亮，這與編碼方 案的不同有關(guān)。圖像的數(shù)字化方式可以分為均勻采樣、量化和非均勻采樣、量化。 所謂“均勻”指的是采樣、量化為等間隔。圖像數(shù)字化一般采用均勻采樣和均勻 量化方式，采用非均勻采樣與量化，會使問題復(fù)雜化，因此很少采用。一般來說，采樣間隔越大，所得圖像像素數(shù)越少，空間分辨率越低，成像質(zhì) 量就差，嚴重時出現(xiàn)像素呈塊狀的棋盤效應(yīng)；采樣間隔越小，所得圖像像素數(shù)越 多，空間分辨率

18、高，圖像質(zhì)量好，但同時數(shù)據(jù)量也會較大。量化級數(shù)越多，所得 圖像層次越豐富，灰度分辨率高，圖像質(zhì)量好，同時數(shù)據(jù)量也比較大；量化等級 越少，圖像層次欠豐富，灰度分辨率低，會出現(xiàn)假輪廓現(xiàn)象，圖像質(zhì)量變差，但 數(shù)據(jù)量小。所以應(yīng)該根據(jù)實際應(yīng)用選用不同的采樣間隔和量化級數(shù)。特別是在這 里的關(guān)于綜合顏色信息和紋理信息的皮膚檢測方法中，就必須對圖像的灰度級數(shù) 進行預(yù)處理以降低計算量。.計算機視覺人可以通過視覺、聽覺、語言與外界交換信息，并且可用不同的方式表示相 同的含義，而計算機卻要求嚴格按照各種程序語言來編寫程序，只有這樣計算機 才能運行。如何讓計算機來適應(yīng)人的習慣和要求，以人所習慣的方式與人進行信 息交換

19、，也就是讓計算機具有視覺、聽覺和說話等能力。這就需要計算機必須具有邏輯推理和決策的能力。計算機視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作為視覺信息輸入手段，由計 算機來代替大腦完成處理和解釋，并根據(jù)解釋結(jié)果做出相應(yīng)的決策。計算機視覺 的最終研究目標就是使計算機能像人那樣通過對視覺信息的處理來觀察和理解 世界，從而對外界事物做出反應(yīng)。在皮膚檢測中也同樣會遇到相應(yīng)的問題，即從 一幅圖像的描述中如何抽取出能夠適應(yīng)各種光照變化的膚色描述，從而得到膚色 區(qū)域，就正如人的視覺系統(tǒng)可以在各種變化的光照條件下，清楚地辨認目標那樣。人類的視覺系統(tǒng)是功能最強大和完善的，但人們并不能描述和解釋自身的視 覺系統(tǒng)是如何對信息

20、進行處理的，因此通過對計算機視覺的研究、模擬，人們有 可能逐步地揭開人類視覺的信息處理機制，從而了解人類的思維機制、推理機制 等。因此，用計算機信息處理的方法研究人類視覺的機理，建立人類視覺的計算 理論，也是一個非常重要和有趣的研究領(lǐng)域。同樣的，通過其他途徑，如神經(jīng)解 剖學、心理學等方面對人類視覺的研究，也會給計算機視覺的研究提供啟發(fā)和指 導(dǎo)，兩者有相互促進的作用。.模式識別計算機視覺與皮膚檢測有緊密關(guān)系，同樣，模式識別理論對皮膚檢測更具有 直接的指導(dǎo)意義。模式識別是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的（數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系 的）信息進行處理和分析，以對事物或現(xiàn)象進行描述、辨認、分類和解釋的過程

21、， 是信息科學和人工智能的重要組成部分。同時，模式識別是人類的一項基本智能， 在日常生活中，人們經(jīng)常在進行“模式識別”。隨著20世紀40年代計算機的出 現(xiàn)以及50年代人工智能的興起，人們當然也希望能用計算機來代替或擴展人類 的部分腦力勞動。模式識別在20世紀60年代初迅速發(fā)展并成為一門新學科。功能較完善的識別系統(tǒng)在進行模式識別之前，首先要進行學習或?qū)λM行訓 練，即包括兩個主要過程，學習訓練和識別分類。具體包括4個主要環(huán)節(jié)，第一就是特征提取。無論是識別過程還是學習過程， 都要對研究對象固有的、本質(zhì)的重要特征或?qū)傩赃M行測量并將結(jié)果數(shù)字化，或者 對目標進行分解產(chǎn)生基元并對其符號化，形成特征矢量或符

22、號串、關(guān)系圖，從而 產(chǎn)生代表對象的模式，模式類中的個體在有些場合中也稱為樣本。用于學習與訓 練的樣本的類別應(yīng)是已知的。另外，在進行特征提取之前一般還需要對目標的信息載體進行必要的預(yù)處理。 第二就是特征的選擇。通常能描述對象的元素很多，為了節(jié)約資源，節(jié)省計算機 的存儲空間以及特征提取的代價，有時更是為了可行性，在保證滿足分類識別正 確率要求的條件下，按某種準則盡量選用對正確分類識別作用較大的特征，使得 用較少的特征就能完成分類識別任務(wù)。這項工作表現(xiàn)為減少特征矢量的維數(shù)或符 號字符數(shù)。第三就是學習和訓練。為有效地讓機器具有分類識別的功能，如同人 類自身一樣，人們應(yīng)首先對它進行訓練，將人類對知識和方

23、法的識別以及分類識 別對象的知識輸入機器中，產(chǎn)生分類識別的規(guī)則和分析程序，這也相當于機器進 行學習。這個過程一般要反復(fù)進行多次，不斷地修正錯誤、改進不足，這包括修 正特征提取方法、特征選擇方案、判決規(guī)則參數(shù)及方法，最后使系統(tǒng)正確識別率 達到設(shè)計要求。目前機器學習常需要人工干預(yù)，這個過程通常是人機交互的。第 四就是分類識別。在學習、訓練之后所產(chǎn)生的分析規(guī)則及程序用于未知類別的對 象的識別。需要指出的是，輸入機器的人類分類識別的知識和方法以及有關(guān)對象 知識越充分，這個系統(tǒng)的識別功能也就越強，同時正確率也就越高。有些分類過 程例如聚類過程，似乎沒有將有關(guān)對象的類的分布知識輸入，實際上在選擇相似 性測

24、度以及采用哪種聚類方法時已經(jīng)用到了對象的一些知識，也在一定程度上加 入了人類的知識。模式識別的基本方法主要包括：統(tǒng)計模式識別，句法模式識別，模糊模式識 別，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和人工智能方法等幾種?；诮y(tǒng)計方法的模式識別系統(tǒng)主 要由4個部分組成：數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、特征提取和選擇、分類決策。第二節(jié)皮膚鏡圖像提取黑色素瘤技術(shù)一、皮膚鏡圖像概述.背景惡性黑色素瘤，通常被人們稱為“惡性黑色素瘤”或黑素瘤是皮膚癌癥的一 種。它是由于皮膚表皮基底部的黑色素細胞產(chǎn)生病變進而惡化而形成的一種惡性 腫瘤。黑色素瘤的發(fā)病部位常見于皮膚表面，也可產(chǎn)生于眼部，鼻腔等處，是一 類侵襲程度高，轉(zhuǎn)移速度快，并且預(yù)后治療效果不理

25、想的皮膚癌癥。在黑色素瘤 的發(fā)病人群中，年齡分布主要集中在1544歲，其中，年輕成年人占1030%,中年人占3040%,老年人占4050%,男性患者平均發(fā)病年齡為35.8歲，女 性患者則為32.0歲。在皮膚癌癥的死亡病例中，惡性黑色素瘤是最致命的一種， 并且死亡患者占皮膚癌死亡患者的66%左右。根據(jù)美國癌癥協(xié)會發(fā)布的Cancer Statistics統(tǒng)計顯示，2015年在美國黑色素瘤的新增加的發(fā)病總數(shù)達到73870 例,死亡病例達到了9940例。雖然我國長期屬于黑色素瘤的低發(fā)地區(qū),但是近年來,我國每年新增的黑色 素瘤病例達2萬多例，并且發(fā)病率呈3%8%的趨勢高速增長?，F(xiàn)如今，黑色 素瘤已經(jīng)成為

26、嚴重危害我國人民生命健康的疾病之一,給患者帶來了巨大的生理 痛苦和經(jīng)濟負擔。由于長期以來我國人民對于黑色素瘤的了解不夠,在黑色素瘤 的早期階段沒有及時引起重視,以至于到了晚期黑色素瘤開始潰爛,轉(zhuǎn)移至其他 組織。然而對于已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)移的黑色素瘤,目前的臨床醫(yī)療技術(shù)水平缺乏有效的 治療方法,此時再治療已經(jīng)沒有多大的意義,所以通過及時診斷發(fā)現(xiàn)并進行局部 手術(shù)是治療黑色素瘤的最好方法。實際上,人體的皮膚存在一種特殊的可以構(gòu)造出黑色素蛋白質(zhì)的細胞,也稱 為黑色素細胞。這些黑色素可以防止紫外線對于皮膚的輻射,從而避免細胞染色 體因紫外線的照射而受損。但是由于其具有不受控生長的特性,在黑色素過度增 長的過程中

27、,會逐漸形成了惡性黑色腫瘤細胞。惡性黑色素瘤的主要癥狀是：首 先在早期的時候,黑色素細胞開始發(fā)生,隨著色素的增多,黑色素瘤皮損區(qū)域的 顏色開始逐漸加深,區(qū)域面積不斷增大,硬度持續(xù)增加,并伴有痛癢感。隨著病 情的進一步惡化,在黑色素瘤的內(nèi)部會出現(xiàn)一些顏色退化的區(qū)域,腫瘤的大小, 形狀和顏色在這個階段也不斷發(fā)生變化,直至最后黑色素瘤開始發(fā)生潰爛,生長 真菌,此時病情已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)移。到了晚期,癌細胞經(jīng)血液轉(zhuǎn)移至肺部、肝臟、腦 部等諸多器官,這個時候治療已經(jīng)沒有任何顯著的效果,患者數(shù)月之內(nèi)既能致死。通過對黑色素瘤的研究,人們總結(jié)出黑色素瘤的發(fā)病原因主要集中在以下五 個方面：（1）紫外線照射：長時間的暴露

28、在紫外線的照射下,會導(dǎo)致黑素細胞的數(shù) 量顯著增加、色素不斷沉著同時由于皮膚長時間暴露在紫外線下會引起皮膚細胞 中DNA的損傷，從而增加患黑色素瘤的幾率。（2）良性痣的病變：出現(xiàn)在軀干與四肢的惡性黑色素瘤大部分都與之前的良性痣細胞有關(guān)。（3）人種與遺傳：在黑色素瘤的發(fā)病人群中，白種人的發(fā)病率遠高于其他 膚色的人種。比如在美國，白種人的發(fā)病率高每十萬人中就有42例，而黑種人 每十萬才0.8。此外，黑色素瘤的患病概率還與遺傳存在比較大的關(guān)系，患病家 族的成員由于基因的遺傳，患病率較之普通人群相對要高，且發(fā)病時間較早，而 且有家族患病史的病例占比達1%6%,屬于染色體顯性遺傳。（4）皮膚創(chuàng)傷與外部刺激

29、：皮膚的表面在受到創(chuàng)傷與反復(fù)刺激時也會增加 黑素細胞產(chǎn)生惡變的概率，所以在手掌，足底等經(jīng)常遭受摩擦的部位患黑色素瘤 的幾率較大。（5）免疫反應(yīng)：由于年紀的增大，身體免疫力衰退，機體自我修復(fù)能力下 降，所以對于老年人來說，發(fā)病率也較高。對于已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)移的惡性黑色素瘤，最好的方法還是通過在早期階段及時進 行確診并進行手術(shù)干預(yù)來切除黑色素瘤。在以往的惡性黑色素瘤早期篩查中，診 斷主要依賴于醫(yī)生的臨床肉眼觀察和組織病理學切片活檢。雖然組織病理學作為 一種創(chuàng)傷性的方法，結(jié)果較肉眼觀察更可靠，但盲目實施會增加病人的痛苦。因 此非創(chuàng)傷性的黑色素瘤檢查技術(shù)目前逐漸受到重視。其中，皮膚鏡就是診斷惡性 黑色素瘤較

30、為理想的一種非創(chuàng)傷性的設(shè)備。皮膚鏡通過無創(chuàng)性的顯微技術(shù)來觀察皮膚表面人眼難以發(fā)現(xiàn)的細微結(jié)構(gòu)、顏 色變化以及色素網(wǎng)結(jié)構(gòu)，它使醫(yī)生能通過640倍的放大鏡將色素性皮膚損害的 區(qū)域放大，全方位的觀察表皮、真皮表皮連接處和真皮淺層內(nèi)的色素網(wǎng)結(jié)構(gòu)表皮 淺層血管等與組織病理學的變化有著對應(yīng)關(guān)系的圖像特征。通過皮膚鏡的成像技 術(shù)，皮膚科醫(yī)生將臨床皮膚病學與皮膚病理學通過宏觀與微觀上的結(jié)合，對黑素 瘤進行診斷，可以顯著地降低對惡性黑色素瘤的誤診幾率。皮膚鏡能夠檢測出皮損區(qū)域出現(xiàn)的色素網(wǎng)結(jié)構(gòu)、藍白幕結(jié)構(gòu)、條紋形狀、均 勻圓點、球狀體和斑點等形態(tài)學特征。這些豐富的形態(tài)學特征展現(xiàn)了良性痣與惡 性黑色素瘤在顏色，紋理和

31、形態(tài)結(jié)構(gòu)上存在的差異。皮膚科醫(yī)生根據(jù)皮膚鏡所呈現(xiàn)的圖像特征，分析皮損的表面特征和相應(yīng)的生 長規(guī)律,總結(jié)出多種黑色素瘤診斷方法，其中常用的診斷標準有模式分析法、ABCD 準則、三點特征法、七點特征法、孟氏法以及CASH法。這些方法的主要依據(jù)是 皮損的顏色、形態(tài)和紋理特征。例如ABCD準則的側(cè)重點是皮損的非對稱性、邊 緣、顏色和結(jié)構(gòu)的多樣性。而CASH法考察的主要是皮損的顏色、結(jié)構(gòu)、對稱性 和均勻性。其中，顏色特征涉及皮損區(qū)域可能出現(xiàn)的顏色比較豐富，有淺棕色、深棕色、 藍灰色、黑色、白色和紅色等。皮損區(qū)域的顏色種類繁多且分布不均勻，屬于惡 性黑色素瘤的概率就越大。形態(tài)特征主要包括網(wǎng)狀模式、球狀模式

32、、鵝卵石模式、 腔洞模式等全局特征和由上述全局特征發(fā)展而來的局部形態(tài)特征。.意義在黑色素瘤早期階段，診斷的難度較大，并且隨著病情的發(fā)展，惡性程度很 高，非常容易擴散，預(yù)后效果較差。身患惡性黑色素瘤的患者，不僅生活質(zhì)量下 降，生命健康受到威脅并且還需要承擔沉重的精神負擔和巨大的經(jīng)濟壓力。如果 能夠及早進行確診，并對黑色素瘤進行局部手術(shù)根除，能夠大大的提高治愈的幾 率。據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在早期就進行確診并進行有效治療的病例中，存活下來的幾率 高達95，且不需要進一步的治療，所以對于惡性黑色素瘤進行早期診斷具有 重大意義。然而現(xiàn)有黑色素瘤診斷方法，主要是依靠皮膚科醫(yī)生對皮損的顏色、 形態(tài)和紋理特征進行主觀

33、判斷。這種診斷方法，由于不同的醫(yī)生在水平經(jīng)驗上存 在差異，使得觀察者間和觀察者內(nèi)的再現(xiàn)性都不是很理想，也就是說針對同一皮 膚鏡圖像，不同的醫(yī)生會出現(xiàn)診斷結(jié)果不一致，甚至同一醫(yī)生在不同時間的診斷 結(jié)果也會存在變化，所以通過皮膚科專家進行主觀的診斷對醫(yī)生的臨床經(jīng)驗要求 較高，而且準確率也不高，而且由于黑色素瘤皮損存在類內(nèi)差距大，類間差距小 的特點，容易產(chǎn)生漏診和誤診。Argenzinao等的研究表明，七點檢查法的靈敏 度和特異性，對于有經(jīng)驗的醫(yī)生分別為95和75，而對經(jīng)驗不足的醫(yī)生分別 為85和48。因此，基于皮膚鏡圖像對惡性黑色素瘤的檢測關(guān)鍵技術(shù)進行研 究，對于黑色素瘤的早期診斷具有重大意義。二

34、、皮膚鏡圖像基本理論1.皮膚鏡圖像預(yù)處理首先，在獲取皮膚鏡圖像的過程中，通常圖像中會包含一些人工操作所形成 的黑框、氣泡，以及皮膚的一些固有特征，如血管、毛發(fā)等。這些噪聲的存在會 對皮損區(qū)域的分割操作產(chǎn)生影響，隨即降低后續(xù)特征提取的有效性和分類結(jié)果的 準確性。現(xiàn)有的皮膚鏡圖像預(yù)處理方法一般采用通用的濾波器進行處理，如高斯 濾波、中值濾波、各向異擴散濾波等，來進行噪聲處理。也可以針對某些特定的 噪聲進行單獨處理，例如對于皮膚鏡圖像中的黑框噪聲，可以考慮到黑框在亮度 分量上與中間區(qū)域存在較大差異來檢測和消除黑框，以及可以采用形態(tài)學灰度頂 帽來對氣泡進行檢測。對于皮膚鏡圖像中存在的毛發(fā)噪聲的處理，現(xiàn)

35、有的工作主要是從以下兩個方 面進行研究：(1)通過中值濾波，形態(tài)學操作，基于邊緣檢測的算法，如Canny算子， Prewitt算子和斯提杰線條檢測等來對毛發(fā)噪聲進行檢測。(2)對于毛發(fā)區(qū)域恢復(fù)的方法主要是通過中值濾波，形態(tài)學操作，雙線性 插值，領(lǐng)域像素替換，基于偏微分方程的圖像修復(fù)，基于一致性遷移的快速圖像 修復(fù)的方法。在現(xiàn)有的方法中，中值濾波和形態(tài)學操作可以同時用來進行毛發(fā)區(qū)域的檢測 和恢復(fù)，但是會帶來圖像模糊和滲色的不良后果。圖像修復(fù)技術(shù)則克服了這些缺 點，毛發(fā)區(qū)域的恢復(fù)后的視覺效果比較理想，但是計算量比較大。從上述研究可 以看出，毛發(fā)噪聲的消除是皮膚鏡圖像噪聲預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，它所涉及的

36、關(guān)鍵 技術(shù)問題也是當前圖像處理中的熱點問題。.皮膚鏡圖像分割現(xiàn)有的皮膚鏡圖像分割算法中，按圖像分割的技術(shù)特點可以分為以下六種類 型：(1)基于閾值的分割算法，主要是通過對灰度圖像的直方圖的分布情況進 行分析來得到閾值，從而提取出目標區(qū)域。(2)基于邊界的分割算法。(3)基于區(qū)域的分割算法，如分水嶺法和統(tǒng)計區(qū)域融合算法。(4)基于聚類的算法，如K均值算法(K-Means)，均值漂移算法(Mean Shift)， 模糊C均值，以及基于密度的聚類。(5)基于活動輪廓的分割算法，如蛇形算法和水平集算法。(6)基于機器學習的分割算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，線性判別分析和支持向量機國內(nèi)在基于皮膚鏡圖像的黑色素瘤皮損

37、分割研究中，最具有代表性的是解放 軍空軍總醫(yī)院的孟如松團隊及其所在的北京航空航天大學的成員所組成的團隊， 以及杭州電子科技大學的馬莉團隊。孟如松團隊在皮損分割中的主要研究成果包括：(1)田慶飛等提出統(tǒng)計區(qū)域融合和K均值相結(jié)合的分割算法。(2)謝鳳英等提出一種改進的自生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割算法，及基于支持向量 機的分割算法。(3)韓超等使用均值漂移算法進行粗分割，并利用遺傳算法類合并皮損區(qū) 域。(4)徐斌等使用了統(tǒng)計區(qū)域融合方法。此外馬莉團隊的蘇天珍提出了基于活動輪廓的蛇形分割算法。另外，杭州師 范大學的徐舒暢等提出的基于獨立色素濃度分布的閾值分割算法。以上算法都有各自的特點，如蛇形算法分割出來的邊界

38、比較平滑，基于閾值 的分割方法計算速度快等，但是大都缺乏對分割方法的進行魯棒性分析，即沒有 使用標準差來對分割結(jié)果的準確性，特異性和靈敏性等指標進行評價。在分割“形 態(tài)各異，大小不一，顏色多樣，噪聲多樣”的皮損圖像時，這些方法有時候會嚴 重失效，從而極大的限制了他們在實際中的應(yīng)用。.皮膚鏡圖像特征提取最近幾年，很多工作都研究了不同的特征提取方法來提取皮膚鏡圖像的特征， 這些方法大抵可以分為特征設(shè)計和特征學習兩種方式。其中，特征設(shè)計主要是通 過人工設(shè)計和干預(yù)來生成特征。它的目的是在原始數(shù)據(jù)上構(gòu)建新的特征，將原始 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組有明顯物理意義或者統(tǒng)計意義的特征，在這里中主要是根據(jù)皮膚 科專家診斷黑

39、色素瘤的傳統(tǒng)方法，得到的顏色，形狀，紋理等特征。比如 ABCD 準則是根據(jù)皮損以下四個方面來設(shè)計特征：(1)在顏色和形狀上的不對稱性。(2)皮損區(qū)域的最大直徑、面積、不規(guī)則性等邊界特征。(3)顏色的屬性和顏色數(shù)量，還有在不同顏色通道上的均值和方差。(4)特異結(jié)構(gòu)的數(shù)量，特異結(jié)構(gòu)包括色素網(wǎng)，血球，占皮損面積百分之十 以上的無結(jié)構(gòu)的區(qū)域等。根據(jù)傳統(tǒng)的黑色素瘤臨床診斷方法，可以設(shè)計出一系列的顏色、紋理和形狀 特征。Abbas 等通過計算顏色相似性和顏色共生來獲得顏色特征，通過多尺度 SPT(Steerable pyramid transform)分解方法來獲取紋理特征。Celebi等在獲得皮損分割結(jié)

40、果后，通過在皮損區(qū)域，皮損外區(qū)域，皮損內(nèi) 區(qū)域上提取相應(yīng)的形狀、顏色和紋理等特征。在圖像分類中，利用特征設(shè)計所獲得圖像的特征在分類性能上主要是注重皮 膚鏡圖像的全局特征，沒有考慮圖像的局部特征。目前在圖像處理領(lǐng)域常用的局 部特征包括Lowe等提出的SIFT、SURF、PCA-SIFT等特征描述子，由于這些特征 對圖像的尺度拉伸，旋轉(zhuǎn)，仿射等變換具有不變性，因此可以對圖像進行更好的 描述。后來為了對圖像的局部特征子進行有效的組織，Li等提出了詞包模型的 概念，該方法通過對獲取到的圖像局部特征子進行聚類從而生成一個視覺字典， 接著按照一定的相似性度量準則將圖像的每個局部特征映射到視覺詞典中的某 個

41、單詞，然后統(tǒng)計每幅圖像在視覺單詞上的直方圖作為圖像的特征表示。然而詞 包模型沒有考慮到圖像局部特征描述子間的空間位置信息，這就會導(dǎo)致兩幅差距 較大的圖像，由于它們在視覺字典上的直方圖相似，從而得到相同的特征表示， 這樣就影響了詞包模型對圖像的表征能力。為了解決這個問題，Lazebnik等人 提出了基于空間金字塔匹配模型。該模型通過在不同尺度上將圖像的局部特征與 空間的位置信息聯(lián)合起來并與詞包模型進行結(jié)合來對圖像進行表征。但是在基于 空間金字塔匹配的詞包模型中，只是采用簡單的矢量量化方式，通過最近鄰算法 將圖像的局部特征映射到單個視覺單詞上。為了解決矢量量化方式編碼能力的不 足，Yang等在詞包

42、模型和空間金字塔模型思想的基礎(chǔ)上，通過將圖像的每個局 部特征映射到多個視覺單詞上，提出了基于稀疏編碼的空間金字塔匹配模型。稀 疏編碼是將傳統(tǒng)的基于空間金字塔匹配的詞包模型中的矢量量化方式轉(zhuǎn)換為稀 疏編碼的方式。稀疏編碼的主要思想是對一組無標簽的局部特征描述子學習出一 組基向量，這些然后用這組基向量對這些局部特征描述子進行線性表示，通過對 系數(shù)加上一些正則化的約束條件，就可以達到只需要較少的基向量就能得到比較 理想的描述。然而上述的詞包模型還只局限于提取單個視覺單詞，缺乏對由多個局部特征 所構(gòu)成的視覺詞組進行研究。而黑色素瘤大多具有多成分模式和未指定模式，多 種幾何形狀、紋理、顏色特征的同時出現(xiàn)

43、，往往是黑色素瘤診斷的依據(jù)。.皮膚鏡圖像分類在皮膚鏡圖像的皮損分類研究中，首先做出里程碑式貢獻的是Ganster,在 他的研究工作中將機器學習的方法應(yīng)用到皮膚鏡圖像的識別和分類中，主要的思 路是在對腫瘤圖像進行基于顏色的分割基礎(chǔ)上，然后分別提取皮損區(qū)域的顏色、 形狀和梯度特征，在最后通過設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對特征進行分類決策，皮損區(qū)域分類 的靈敏度和特異性分別達到了 77%和84%Celebi等通過使用基于閾值的ostu 算法對黑色素瘤圖像進行分割，并在分割出來的目標區(qū)域中提取了圖像的形狀、 顏色和紋理特征，運用支持向量機對皮膚鏡圖像進行二分類，并且獲得了 90% 以上的特異性和靈敏度。為避免SVM的

44、過擬合或者欠學習，Celebi還通過對SVM 中的懲罰系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)進行網(wǎng)格搜索進而取得最優(yōu)的分類效果。最近幾年，有很多工作通過研究不同的特征提取方法和分類方法對黑色素瘤 進行檢測。Situ等提出了一種基于詞包的惡性黑色素瘤色素網(wǎng)的檢測方法，首 先，通過訓練得到一個詞包，然后每個皮損區(qū)域都由基于詞包的代號直方圖來表 示。最后是使用樸素貝葉斯分類器和SVM分類器進行分類。獲得了 82.21 %的準 確率。隨后，Situ使用相同的詞包框架，提出了一種新的基于空間聚集和圖理 論特征的采樣和聚集方法。在1500幅圖像的數(shù)據(jù)集上，獲得了 92.7%的AUC(Area Under Curve)曲線下面

45、積。Barate等研究了基于詞包模型的局部顏色和紋理特 征對于黑色素瘤分類問題的適用性。并且分別分析了顏色特征和紋理特征在惡性 黑色素瘤分類中的作用，實驗結(jié)果表明，單一的顏色描述子取得了比紋理描述子 更好的性能，并且使用KNN和SVM能獲得更好的分類結(jié)果。孟如松等提出自生成 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)聚類分割算法并在此基礎(chǔ)上進行特征提取，結(jié)合組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 對黑色素瘤的良性與惡性進行分類與識別。在642幅皮膚鏡圖像的數(shù)據(jù)集上，準 確率達到了93.65%。在上述的皮膚鏡圖像的分類研究中，大多都采用了基于特 征設(shè)計的低級特征，且各分類器使用了相同或者相似的特征，缺乏利用特征設(shè)計 與特征學習生成的特征具有互補性

46、的特點，采用基于多視圖機制的框架來對皮損 進行分類，從而提高分類的性能。三、皮膚鏡圖像低級特征提取臨床常用的黑色素瘤診斷方法，都使用了皮損的形狀，顏色和紋理特征。因 此，基于臨床診斷方法的需求，在特征設(shè)計中，這里從這三個方面來獲取圖像的 特征。.皮損區(qū)域形狀特征提取在基于皮膚鏡圖像的惡性黑色素瘤的臨床診斷方法中，形狀是一個關(guān)鍵的特 征。這里采用的形狀特征主要有：面積、縱橫比、非對稱、密實度和離心率等。 下面介紹這些特征的計算方法。(1)皮損面積在計算皮損面積的時候，可以通過統(tǒng)計分割結(jié)果的皮損區(qū)域中像素點的個數(shù)。 (2)縱橫比縱橫比定義為縱軸L1和橫軸L2的比值，計算縱橫比首先需要計算區(qū)域的中

47、心位置：rows colsm 二乙乙 ip jq i=1 j=1(r ,c )=(m /m m .m )這里mpq表示圖像的p+q階幾何矩。區(qū)域的中心距可以通過下面公式的R pq 計算得出，繼而根據(jù)中心矩計算橫軸與縱軸，最后將橫軸與縱軸相除就是最后的 縱橫比，這里橫軸即L1取兩者中較長的邊。rows colspr =乙乙 i r j c qi=1 j=1L =(Q + R (四-R )+ 4r I1224 = Lj L2(3)非對稱性A和A12為了計算非對稱性，首先需要根據(jù)以下公式計算皮損區(qū)域主軸的方向。，然 后分別計算圖像逆時針旋轉(zhuǎn)后，與原圖像不重疊部分的面積Ax和Ay，其中Ay是 關(guān)于短軸

48、的。然后分別計算A1和A2。八 1( 2R )0 = tan-iiiIr20-r0JA 二 minQ . )X100%1AA + A ,A = x100%2A(4)密實度密實度一般是指皮損區(qū)域的面積與周長的比值，這里周長的計算可以通過計 算分割結(jié)果中邊緣像素的個數(shù)。(5)離心率離心率的計算公式如下所示：Q - )2 + 4日 二一02-0升+N 2(6)最大直徑邊緣兩個像素點之間的最大距離定義為最大直徑。(7)伸展性獲得皮損區(qū)域的最小包圍盒，伸展性定義為包圍盒的長寬比。.皮損區(qū)域顏色特征提取在得到的皮損區(qū)域的基礎(chǔ)上，通過向內(nèi)收縮得到皮損內(nèi)區(qū)域(inner),向外 擴展得到皮損外區(qū)域(outer

49、),聯(lián)合皮損區(qū)域(lesion)得到三個區(qū)域。其中綠色 曲線內(nèi)的為皮損區(qū)域，紅色曲線內(nèi)的為皮損內(nèi)區(qū)域，而黃色曲線內(nèi)則為皮損外區(qū) 域。然后分別在這三個區(qū)域內(nèi),計算皮膚的顏色特征。在六種不同顏色空間下的 所有通道上計算均值和標準差,顏色不對稱性,直方圖距離和中心矩。下面詳細描述這里所采用的顏色特征：(1)均值和標準差由于這里采用了6個顏色空間,每個顏色空間有三個通道,分別對皮損區(qū)域, 皮損外區(qū)域和皮損內(nèi)區(qū)域計算均值和方差,同時計算這兩個統(tǒng)計量的比值和差值, 分別為： (outer/inner)， (out/lesion)， (inner/lesion)， (outer-inner)， (outer

50、-lesion)和(inner-lesion)。(2)顏色的不對稱性顏色不對稱性的計算與形狀的不對稱性類似,只是將幾何矩和中心矩計算的時候加上像素值作為權(quán)重。（3）顏色的重心距離對于顏色空間的一個通道來說，重心距離是指二值圖像的幾何中心到亮度中 心之間的距離，其中亮度中心也是在幾何矩的計算過程共加上像素值作為權(quán)重。 如果某一個顏色通道上的顏色分布比較均勻，那么亮度中心與幾何中心的距離就 很小。為了獲得尺度不變性，需要將重心距離除以直徑。最后分別計算6個顏色 空間，共18個顏色通道的重心距離。（4）直方圖距離直方圖可以用來衡量兩個區(qū)域的相似性，由于CIE LUV和CIE LAB在顏色的 感知均一

51、性上的突出表現(xiàn)，這里計算這兩種顏色空間的直方圖距離。直方圖距離 的計算過程如下所示，首先將顏色空間量化為4X4X8個小箱（bins）,根據(jù)上文 得到的區(qū)域，內(nèi)區(qū)域，外區(qū)域，計算每兩個區(qū)域間的直方圖，然后通過L1范數(shù) 和L2范數(shù)來計算直方圖之間的距離。這樣就得到了 C2 X2共6維的直方圖距離 特征。.皮損區(qū)域紋理特征提取與前文超級像素紋理特征提取類似，為了得到皮損區(qū)域的紋理特征，將原圖 像轉(zhuǎn)換成灰度級為64的灰度圖像，然后在0、45、90和135這四個方向 計算圖像的灰度共生矩陣。除了計算灰度共生矩陣特征之外，還考慮圖像的梯度 特征比如梯度直方圖，該特征能很好的反映皮膚鏡圖像的紋理特征，對于良

52、性痣 與惡性黑色素瘤的鑒別有一定的能力。在這里中，采用幅度和方向兩種梯度直方 圖。首先通過Sobel算子來計算圖像的梯度：g Q，?。﹊ Q，）g 2（x，y）然后通過下面公式來計算梯度大小和方向：g (x, y ) = ：g 1 (x, y 2 + g 2 (x, y 2 (x, y )= tan-1最后，將梯度的大小劃分為十個塊，將梯度的方向每10度為一個小塊，分 別統(tǒng)計梯度大小和方向的直方圖。第三節(jié)毫米波檢測皮膚癌技術(shù)一、毫米波在生物醫(yī)學上的應(yīng)用麥克斯韋提出了電磁波理論，赫茲證實了它的存在，馬克尼做了進一步的研 究。經(jīng)過人們對電磁波不斷地探索和實驗研究，電磁波理論已經(jīng)非常成熟。在許 多方

53、面都得到了應(yīng)用，推動了人類的進步和科技的發(fā)展。電磁波最初的應(yīng)用是在 通信與軍事方面，這是作為信息載體的應(yīng)用，并在應(yīng)用中不斷發(fā)展與擴大。電磁波技術(shù)首先被應(yīng)用于通信及軍事領(lǐng)域，并在應(yīng)用中得到發(fā)展。應(yīng)用范圍 日益擴大，使用頻段不斷增多和拓寬。實際上任一新電磁波段的開辟總是與通信、 雷達、導(dǎo)航和許多傳統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域的需要聯(lián)系在一起的。電磁波在生物醫(yī)學上的應(yīng) 用也非常成功，所使用的頻段也在不斷加寬，尤其是在腫瘤的診斷和治療方面。 毫米波治療作為一種新的現(xiàn)代化物理治療手段在一些國家特別是俄國和我國得 到推廣應(yīng)用。當毫米波照射生物體時會產(chǎn)生熱效應(yīng)和非熱效應(yīng)。熱效應(yīng)又稱為能量效應(yīng)， 這種效應(yīng)是靠電磁波的功率來取得

54、的。使機體組織的全部或局部加熱，在這種情 況下電磁波的頻率和波形不起主要作用。應(yīng)用于治療小兒肺部疾病、骨折、胰腺 疾病和創(chuàng)傷等。非熱效應(yīng)對生物體不會照成明顯的發(fā)熱現(xiàn)象，主要是對生物體內(nèi) 部的分子產(chǎn)生影響，如發(fā)生變形和震動，使它內(nèi)部的電狀況放生變化。非熱效應(yīng) 在醫(yī)學的診斷和治療方面也起了很大的作用。但是電磁波的制熱作用有好的一面 也有壞的一面，關(guān)鍵在于電磁波的強度、輻照的時間和作用條件之間的關(guān)系。毫 米波對人體的有害一面主要表現(xiàn)在熱效應(yīng)方面。長時間大劑量的輻照人體，會使 人體的溫度升高，產(chǎn)生高溫生理反應(yīng)，損害人體的組織和器官。所以在使用電磁 波進行診斷和治療時，要對這方面多加注意。總的來說，電磁

55、波對多種疾病有綜 合治療的作用，而且過程無痛苦，無后遺癥，易于被患者接受。80 年代末期， 我國的電磁波治療技術(shù)得到較大的發(fā)展，已有多種型號的治療儀器進入市場。并 且在許多醫(yī)院中開展了臨床應(yīng)用與研究，獲得了較好的效果，受到了醫(yī)學界的重 視和歡迎。毫米波在醫(yī)學應(yīng)用方面的技術(shù)發(fā)展和成就是與二十年來各國學者的一系列 理論和實驗研究相聯(lián)系的。1967 年英國物理學家發(fā)表了生物體中的相干震蕩理 論。19651966年前蘇聯(lián)學者提出了 “在沒有大功率的毫米波天然輻射源和人 造輻射源的條件下，自然界可以將這個純凈的頻段用于生物體細胞之間的信息聯(lián) 系”。一些學者提出了諧振理論，1977年前蘇聯(lián)醫(yī)學專家把低強度

56、毫米波應(yīng)用于 醫(yī)學臨床研究。80年代初，又先后在治療腫瘤、貧血癥、腦神經(jīng)、化膿性感染、 婦科病等方面取得良好的療效。我國從80年中期也開展了臨床應(yīng)用研究，目前 毫米波已在俄國、中國等國家的醫(yī)療中得到應(yīng)用與推廣。毫米波的波長在10mm 1mm之間，頻率在30GHz300GHz的范圍內(nèi)。毫米波具有波長短、工作頻帶寬、 與大氣成分有選擇性的相互作用等優(yōu)點。波長短可以使器件尺寸縮小，便于集成 化，系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)緊湊，有利于在飛機、導(dǎo)彈和衛(wèi)星上的應(yīng)用。在通信領(lǐng)域中， 毫米波的工作頻帶寬可以容納更多的信息，使通信的速度加快。由于毫米波與大 氣成分有選擇的相互作用，在煙霧和戰(zhàn)場污染的環(huán)境中，毫米波的衰減低?，F(xiàn)

57、如 今，一些新興的技術(shù)如探測技術(shù)和生物醫(yī)學工程技術(shù)等需要更高的技術(shù)作支撐， 加上微波、紅外、激光在軍事上和許多應(yīng)用中遇到了難以克服的障礙與困難。于 是隨著毫米波關(guān)鍵技術(shù)的突破，毫米波應(yīng)用技術(shù)迅速得到發(fā)展，并在很多領(lǐng)域中 得到應(yīng)用。腫瘤是人體某些器官組織細胞，由于內(nèi)外因素引起細胞遺傳信息物質(zhì)脫氧核 糖核酸的改變，而發(fā)生的非人體需要的異常分化和增生，可以導(dǎo)致人死亡，危害 著人類的生命。人體的免疫、內(nèi)分泌、神經(jīng)和新陳代謝影響著腫瘤的發(fā)生與發(fā)展， 腫瘤發(fā)生、發(fā)展的重要條件是人體正常免疫功能的破壞與抑制。治療腫瘤的手段 主要有手術(shù)、放療、化學藥物和免疫等四種方法，有時單一使用，有時混合使用。 在手術(shù)后一

58、般要采用放療或化療，但放療和化療都能損傷細胞，在破壞腫瘤細胞 的同時也損傷了骨髓細胞，尤其是可使白細胞減少。毫米波對腫瘤的診斷和治療 效果非常明顯，可以直接殺死癌細胞，且沒有副作用。還可以調(diào)節(jié)人體的免疫和 神經(jīng)系統(tǒng)，配合放療和化療進行治療。空軍總醫(yī)院放射治療科的張峰等就毫米波 用于治療腫瘤的可能性和臨床療效進行了深入研究。研究表明，毫米波照射合并 放化療對于綜合治療惡性腫瘤有增效作用，尤其是對淺表惡性腫瘤有很好的療效。 同時，毫米波照射對放療后熱燙傷潰瘍有療效，并能有效控制腫瘤及放療后繼發(fā) 感染。根據(jù)近些年來毫米波照射用于癌癥治療的臨床觀察和實驗研究可得到：毫 米波照射可抑制癌細胞合成DNA,

59、使其增殖過程減慢，而對正常細胞無損傷。另 外，毫米波對放療、化療后免疫力下降和血像變化有改善作用。所以毫米波在生物醫(yī)學臨床診斷和治療上發(fā)揮了巨大的作用。二、早期檢測皮膚癌的意義在北美洲和歐洲等地區(qū)，皮膚癌是一種常見的癌癥。皮膚癌的種類有：基底 細胞癌、鱗狀細胞癌和惡性黑色素瘤。惡性黑色素瘤是一種發(fā)病率低，危害性大 的皮膚腫瘤。根據(jù)發(fā)生的部位不同，惡性黑色素瘤可分為：表淺蔓延型，最為常 見的一種皮膚癌，約占 70，女性多發(fā)生在肢體的皮膚上，男性多發(fā)生于軀干 的皮膚上；惡性雀斑樣痣黑色素瘤，大約占10%15%,在頭、頸惡化手背上 的皮膚比較常見，惡性程度低；結(jié)節(jié)性黑色素瘤，大約占 12，多發(fā)生在背

60、部 的皮膚上，惡性程度很高；肢端色斑樣黑色素瘤，主要發(fā)生在手掌和腳底；粘膜 黑素瘤和促纖維增生性黑色素瘤。照成皮膚癌的原因有：電離輻射、慢性刺激與 炎癥、紫外線照射和化學物質(zhì)致癌等。另外免疫抑制階段，患者免疫力系統(tǒng)功能 低下，也可能發(fā)生皮膚癌。照成皮膚癌的主要原因是紫外線的照射，尤其是中波 紫外線。在皮膚癌的類型中，惡性黑色素瘤是一種致命性的癌癥。在美國，惡性黑色 素瘤占到癌癥的4.6%，每年大約有76000新增病例，死亡人數(shù)約為9500。在所 有的癌癥類型中，惡性黑色素瘤是第二大增長速度最快的癌癥，每年的病發(fā)率以 36%的速率增長。而黃種人，如東亞的中國，東南亞及中南美洲的發(fā)病率比較低。 雖