Охарактеризовать объект по каким-либо признакам его строения

Добрый день!
Стоит задача охарактеризовать объект по каким-либо признакам его строения.

Есть графики (построенные по набору расстояний от центра объекта к каждой точке его периметра) для объектов известных нам типов, каждому типу присущи свои особенности формы (всевозможные ямки и т.д.). У некоторых типов могут присутствовать сразу несколько особенностей.

Как научить программу искать эти особенности, если они могут проявляться на разных масштабах?
Какие-то маски накладываются растягивающиеся или как?

Примеры:

Миниатюры

   

0

Сообщение от gumi250 если внимательно взглянуть на картинку (при пиксельном разрешении), то можно увидеть что из-за наличия пикселей угол кривизны периметра не любой, а кратен 45 градусам

не следует интерпретировать каждый пиксель как реальную точку кривой. для ч/б рисунка это превратит входные данные в белиберду. для рисунка в оттенках серого такой подход вообще невозможен. растр должен быть предварительно обработан. например усреднен с использованием полученных средних в качестве опорных точек для построения кривой регрессии. тогда метод будет работать. насколько он хорош я не знаю. он кажется мне более естественным - кривая как бы представляется в виде дороги которая петляет налево направо с разной крутизной и продлевается в полученном направлении на разную длину - она как бы разворачивается в последовательность пиков и впадин.

Добавлено через 1 час 55 минут
представление кривой в виде R(t) с последующим нормированием менее требовательно к входным данным, но не сыграет ли злую шутку отсчет от центра масс я не знаю. если клетка может деформироваться оба способа будут страдать, но в какой степени я не могу предсказать. мне кажется, что способ с k(t) будет менее чувствителен к этим делам

0

Вот все исходные данные, как и обещал.
номера соответствуют.

0

Sor, делите архив на части и выкладываете на форум.

0

тогда вот так:

Вложения

	Ядра.part01.rar (9.62 Мб, 9 просмотров)
	Ядра.part02.rar (9.62 Мб, 9 просмотров)
	Ядра.part03.rar (9.62 Мб, 9 просмотров)
	Ядра.part04.rar (9.62 Мб, 8 просмотров)
	Ядра.part05.rar (8.84 Мб, 9 просмотров)

1

видимо там номера съехали. вот список, на всякий случай.
Атипичный мононуклеар - 1
Бластная клетка - 2
Лимфоидная клетка - 3
Лимфоцит - 4
Метамиелоцит- 5
Миелоцит -6
Моноцит - 7
Моноцитоидная клетка - 8
Пролимфоцит - 9
Промиелоцит- 10

0

В №6 и №10 есть клетки со сложной ветвистой формой. Это так и должно быть или просто фон некорректно удалился?

0

На данный момент это так. Изображения - исходные данные, я уточню завтра-послезавтра насчет их редактуры. Пока их можно не рассматривать.

П.с. Просто если их отредактировать, то можно из поврежденных клеток сделать целые, а также это потянет за собой более серьезный инструмент сегменнтации исследуемых клеток из мазков крови.

0

Sor, вы так и не сказали, расстояние между точками периметра одинаковое? Можно ли порядковый номер точки перевести в расстояние (хотя бы относительное от 0 до 1)?

А клетки могут быть еще и поврежденными с измененной формой?

На данный момент вам нужно найти признаки по которым можно осуществлять предварительный поиск кривых. На сколько я понимаю возможно 2 варианта.

1. признаком может быть кусочек кривой идентичный на большинстве кривых одного типа
2. признаком может быть расчетный параметр, который рассчитан из кривых (производная, величина максимума или минимума и т.д.).

На счет первого случая, мне мысль пришла. Если свести все графики одного типа на один график, то места скопления графиков и будут этим признаком (см. рисунок, признак отмечен красным кружком). Правда сложность в том, что ваши графики могут "ездить" по оси х. Наверно, можно двигая графики вдоль оси х найте момент их наименьшего несовпадения. И еще наверно масштаб клетки может различаться. Но его можно подобрать если подогнать к одной величине или длины всех периметров клеток или площади занимаемые клеткой на изображении или ее линейные размеры.

Может врач различает эти типы клеток на раз, но для меня они все на одно лицо. Почти во всех типах есть овально-круглые и есть с вогнутостью. Поэтому я скептически отношусь к вашей идее, но мне любопытно посмотреть что у вас получится.

Миниатюры

 

1

0

Даже если клетки и возможно дифференцировать на основе формы их ядра, при таком разрешении снимков сделать этого не получится однозначно. Любые гипотетические особенности полностью скрадываются плохим качеством изображений и различными ракурсами при съемке объектов сложной, не сферической формы.
Выраженную специфическую форму имеют разве что моноциты, но ракурсы опять же все путают. Хотя, на большом объеме клеток по моноцитам распознавание будет работать более-менее прилично.

1

Сообщение от gumi250 расстояние между точками периметра одинаковое?

ну у меня восьми связная область используется при поиске точек периметра, получается есть точки, связанные по диагонали,а есть, например, по горизонтали. но все они соседние. получается где-то расстояние 1, а где-то sqrt(2). или же расстояние будем мерить в шагах от предыдущего пикселя, тогда оно везде 1.

Сообщение от gumi250 Если свести все графики одного типа на один график, то места скопления графиков и будут этим признаком

сейчас, так и собираюсь сделать для моноцитов (сопоставить все графики на 1 изображении, и их глобальные минимумы поместить в одну точку, а потом эталон этой "ямки" определять).

Сообщение от gumi250 И еще наверно масштаб клетки может различаться.

нет. масштаб везде одинаковый. Т.к. снимки все с одного и того же микроскопа, при одинаковом увеличении (х100).

Добавлено через 5 минут

Сообщение от gumi250 А клетки могут быть еще и поврежденными с измененной формой?

в моей задаче нет. можно сегментировать по-людски) чем и занят сейчас)

0

нет. масштаб везде одинаковый. Т.к. снимки все с одного и того же микроскопа, при одинаковом увеличении (х100).

А сама клетка не может расти? Молодая - маленькая клетка, старая - большая клетка. Другой микроскоп, другое увеличение и т.д.

ну у меня восьми связная область используется при поиске точек периметра, получается есть точки, связанные по диагонали,а есть, например, по горизонтали. но все они соседние. получается где-то расстояние 1, а где-то sqrt(2). или же расстояние будем мерить в шагах от предыдущего пикселя, тогда оно везде 1.

Простой вопрос. На рис. приведены две фигуры (углы отмечены), которые различаются поворотом на 45градусов. Если вы построите от них свои графики, что на них будет? Логично ждать 2 абсолютно одинаковых графика, но возможно смещенных по х (зависит от выбора начальной точки). Но у вас так не получится. Т.е. у вас графики строятся не однозначно. Я прав?

Если вы хотите улучшить качество распознавание (увеличить точность), т.е. поменять саму методику распознавания и распознавать по признакам, то вам нужно найти индивидуальный набор признаков для каждого типа клеток. Но если вы хотите просто ускорить уже имеющийся алгоритм сравнения графиков, то можно сделать иначе. Можно разбить клетки не по их типам, а иначе. Относительно легко клетки можно разбить например на условные группы: овальные, вогнутые, вытянутые, мохнатые и т.д. В каждую такую условную группу войдут клетки разных типов. Но зато теперь вы берете незнакомую клетку, относительно легко классифицируете какой она условной группы (овальная, вытянутая и т.д.) и затем сравниваете ее уже не со всеми графиками, а только с графиками этой условной группы. И уже тут с каким ближе совпадет тот график и определит ее тип. Фишка тут в легкости классификации клетки по условным группам. Причем ничего не запрещает каждому эталонному графику войти в несколько условных групп.

Миниатюры

 

0

вот 2 объекта:
один, повернут относительно другого на 30 градусов.
не думаю, что их отличия нужно учитывать.

Сообщение от gumi250 А сама клетка не может расти? Молодая - маленькая клетка, старая - большая клетка. Другой микроскоп, другое увеличение и т.д.

это значения не имеет для данной задачи. (масштабирование было реализовано в предыдущем варианте).

Миниатюры

 

0

у нас "свой" микроскоп, вот и учим его) другие не затрагиваются)

0

вот 2 объекта: один, повернут относительно другого на 30 градусов. не думаю, что их отличия нужно учитывать.

1. Горизонтальная прямая длиной 10 точек, при повороте на 45гр. станет длиной 7 точек.
2. Прямая проходящая под 45 гр. к горизонту длиной 10 точек, при повороте на 45гр. станет длиной 14 точек.
Да, конечно можно не учитывать. Как говорит один мой знакомый: "Все равно все в корзину".

0

Сообщение от gumi250 Горизонтальная прямая длиной 10 точек, при повороте на 45гр. станет длиной 7 точек

проекция этой прямой может и станет длиной 7 точек, а длина самой прямой должна остаться 10 точек - у автора

Сообщение от Sor по у идет расстояние от центра масс до i-ой точки периметра, по х идут порядковые номера этих точек (i)

0

Какая прямая (синяя или красная) равна по длине черной прямой (можно приложить линейку к монитору)? А сколько пикселей (точек) в этих прямых?

Миниатюры

 

0

синяя. количество точек не имеет значения - ведь это растровое представление графического примитива. имеет значение координаты начала и конца прямой.

0

я не думаю, что работа с повернутыми изображениям требует доработок.
есть же инструмент масштабирования, который приводит к одному размеру объекты (и уже потом считается СКО).
Вот 2 линии, одна вертикальная, вторая - повернута на 30 градусов.
Алгоритм при этом все равно выдаст, что они одинаковые (или очень похожи, в общем СКО очень мало), т.к. масштабирование приведет 2й график к 1му, отличный в нескольких точках. В случае с клетками, вряд ли найдется клетка другого типа с меньшим СКО, чем та, с которой мы сравниваем, но повернутая.

нет смысла получать СКО=0, главное что бы оно было минимальным из всех, и если в случае с одинаковыми объектами оно будет хоть (абстрактно) 10, а с разными 40, это замечательный результат.

0

Sor, ваш пример графика это частный случай, который абсолютно ни чего не доказывает. Хотите не переделывать, тогда что бы быть хоть как то уверенным нужно поповорачивать много клеток разных экстремальных форм (треугольная, сильно вогнутая и т.д.) и сравнить. Поворачивать нужно формы у которых есть большие прямые участки. Поворачивать нужно не на 30 градусов, а на 45. Вообщето переделать это нормально это пустяк по сравнению с написанием алгоритма поиска особенностей графика. Дьявол в мелочах.

А может ли быть по Y отрицательное расстояние? Если клетка с большой вогнутостью (как подковка, в моноцитах есть несколько таких), то центр масс будет лежать вне клетки. Расстояние от центра до середины вогнутости будет больше или меньше нуля?

0