1 引 言

乳腺肿瘤的发病率和死亡率在女性恶性肿瘤中占据首位。据不完全统计，2019年全球新增肿瘤病例约1 910万，其中乳腺肿瘤新增228.9万，占新增癌症病例的11.98%，癌症死亡病例约980万，其中乳腺肿瘤死亡65.7万，占死亡病例的6.7%[1]。随着社会的发展和环境的变化，包括乳腺肿瘤在内的恶性肿瘤的发病率在未来一段时间内都将呈上升趋势。

早期发现和治疗是提升肿瘤治疗效果的关键。随着计算机技术的快速发展，可以利用相关技术方法实现对乳腺肿瘤病理图像的识别，从而确定患者的病情。通过图像识别方法也可以降低医生的误诊。传统图像识别的工作流程分为图像采集、图像预处理、特征提取匹配和图像识别[2]。受乳腺肿瘤病理图像采集清晰度的限制，传统乳腺肿瘤病理图像识别存在错误率高的问题，针对该问题，本研究引入影像学理论和机器视觉技术，将其应用到乳腺肿瘤病理图像的识别工作中，以期降低图像识别错误率，实现对乳腺肿瘤病理图像识别方法的优化设计。

2 病理图像识别方法设计

本研究乳腺肿瘤病理图像的识别原理是结合影像学的分析结果，确定乳腺肿瘤疾病的病理特征，利用机器视觉技术收集患者的乳腺病理初始图像，经过一系列处理得出对应的特征提取结果[3]。将图像的提取特征与乳腺肿瘤疾病的病理特征做比对，并计算两者之间的相似度，从而判断患者是否患有乳腺肿瘤疾病及疾病的发展变化状态。

2.1 影像学分析肿瘤病理特征

乳腺肿瘤疾病的典型体征为乳腺肿块，80%的乳腺肿瘤患者以乳腺肿块首诊，除此之外乳头溢液、皮肤改变、腋窝淋巴结肿大等也是乳腺肿瘤基本的特征。本研究主要针对乳腺位置上的肿块作为乳腺肿瘤病理图像的识别特征。根据医学上乳腺肿瘤的声像图表现特征，乳腺肿块形态回声类型可以分为巨块型、结节型和弥漫型三类。其中，巨块型乳腺肿块边界清晰、形态较为规则，其外周常显示有声晕存在。结节型直径多在2～5 cm之间，肿瘤边界不甚清晰，其外周可以出现不典型声晕或有较薄的不完整高回声带包绕。弥漫型就是肿瘤数目众多呈弥漫散布于整个乳腺，这种类型的结节较小[4]。乳腺肿瘤分为良性和恶性两种类型，其中良性肿瘤的细胞核基本上为椭圆型或类圆形，且细胞边缘较为平滑，形状大小较为一致，胞浆丰富，染色质细致、纹理清晰，分布较为均匀。相反恶性肿瘤会存在不规则或畸形的情况，边缘出现突刺，平滑度较低，细胞核大于普通细胞核，体积一般为正常类型的一至四倍，数量增多，染色加深且纹理不均。

2.2 利用机器视觉技术采集病理图像

病理图像采集设备主要分为图像采集卡、运动控制部分和视觉系统三个部分。其中，图像采集卡的内部结构，见图1。

机器视觉涉及到照明、光电和高精度电机技术，因此，需要安装光源、摄像机、伺服电机等设备。其中，光源设备的选择，需要综合考虑光纤的均匀度、光照强度、发光效率以及使用寿命等多种因素，最大程度地显示目标物体的特征量[5]。摄像机设备选择的是松下CP450 型彩色 CCD摄像头，安装摄像机的基本物理参数见表1。

图1 机器视觉图像采集卡结构图Fig.1 Structure of image acquisition card based on machine vision

表1 机器视觉中摄像机的物理参数Table 1 Physical parameters of camera in machine vision参数类型参数名称参数值色彩黑白芯片尺寸1/2″( 6.8×6.8)mm传感器大小659×494光敏传感器传感器类型逐行扫描CCD像素大小9.9×9.9 μm输出类型Cameral Link(数字)镜头安装方式Cmount光学镜头焦距16 mm镜头直径与焦距之比的最大值1∶1.4工作范围光圈F1.4～F16C,焦距0.3 m-Inf控制方式手动光圈、手动焦距视角1/ 2″ :D28.2°;H22.7°;V17.1°镜头安装方式C固定架

为确保患者乳腺肿瘤病理图像的全方位采集，除了基础的摄像设备之外，还需安装运动控制设备，以带动摄像设备进行多角度的图像采集[6]。控制方式采用运动控制卡和伺服电机相结合，在运动控制卡、伺服驱动器、伺服电机和传感器设备的协同工作下，实现多角度的图像采集，运动控制设备的型号见表2。

表2 机器视觉中运动控制设备选型Table 2 Selection of motion control hardware equipment in machine vision名称型号规格与技术参数传感器IM08-1B5PSZW1DC12-24 V运动控制卡PCI-轴伺服电机松下GYG102CC2-T2E-B 转速2 000 r/min,额定功率1.5 KW伺服驱动器松下MHDD电机额定功率1.5 KW

在采集乳腺肿瘤病理图像过程中，将目标位置放置在摄像范围内，摄像机在运动控制硬件的驱动控制下，到达合适的拍摄位置，采集到乳腺肿瘤病理图像。