基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的NNTool對小鼠皮膚的識別方法＊

鄭小小，王云夏，吳淑蓮，李 暉

(福建師范大學(xué)光電與信息工程學(xué)院，福建 倉山 350007)

0 引言

皮膚癌是臨床上常見的皮膚惡性腫瘤，其中基底細(xì)胞癌(BCC)和鱗狀細(xì)胞癌(SCC)是兩種最常見的皮膚癌。近年來的研究表明，太陽光中的紫外光輻射，通常是引起皮膚BCC和SCC最重要的危險(xiǎn)因素。對于皮膚BCC的診斷和評估是很困難的，其早期癥狀與某些良性疾病如日光性角化病等非常相似，很難分辨，常常出現(xiàn)誤診。

因此，皮膚紋理分析方法成為現(xiàn)階段對皮膚病變組織評估較為客觀的方法之一。早期應(yīng)用的機(jī)械探測方法，其原理是利用具有一定強(qiáng)度的探針對皮膚復(fù)膜表面進(jìn)行探測，精度和靈敏度不是很高。目前國際上廣泛采用的硅膠皮膚復(fù)膜制備樣品，主要是通過檢測皮膚紋理皺紋在斜射光下形成的陰影面積，再換算得到皮膚紋理的深度和粗細(xì)度。該方法的靈敏度和精度得到了一定的提高。本文主要通過對現(xiàn)有的方法的改進(jìn)，在基于圖像紋理分析上提出一種新的皮膚紋理的測量及識別方法，客觀定量地評價(jià)皮膚在紫外光輻照下紋理特征的變化情況，從而正確分類、識別出各類皮膚特征，為皮膚的診斷提供一定的參考依據(jù)。

1 材料與方法

以ICR小白鼠作為動物模型，20只，鼠齡8周，體重20 g左右。在實(shí)驗(yàn)前用2%的戊巴比妥鈉麻醉劑對其麻醉，接著用脫毛膏對其背部固定一小塊面積進(jìn)行脫毛(切勿刮傷皮膚)，然后用劑量為180 mJ/cm2，輻射強(qiáng)度為3200 mJ/cm2的UVB光照射，每周三次，一次照射20 min。

在不同的階段用皮膚監(jiān)測儀進(jìn)行監(jiān)控并采集出不同時(shí)期的皮膚圖像5幅/只，對采集到不同階段的小鼠皮膚圖像進(jìn)行預(yù)處理。然后利用空間灰度共生矩陣法提取一些如能量、熵、慣性矩和相關(guān)度等特性參數(shù)。最后，結(jié)合提取到的皮膚紋理特性參數(shù)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的NNtool經(jīng)過設(shè)置相關(guān)參數(shù)后對圖像進(jìn)行分類和識別。

2 結(jié)果與討論

使用皮膚監(jiān)測儀獲得的結(jié)果經(jīng)過灰度及中值濾波預(yù)處理后的示例圖像如圖1所示。可以看出，a1圖紋理較為細(xì)密，圖a2和a3的紋理相對來說粗糙一點(diǎn)，而圖a4的紋理比較雜亂，不夠清晰。

圖1 經(jīng)過預(yù)處理后不同時(shí)期的小鼠皮膚圖像Fig.1 The mice skin images of different periods after pretreatment

由灰度共生矩陣法提取紋理特征，如下表1所示，對能量而言，角二階矩ASM反映了圖像分布的均勻程度和紋理粗糙程度。隨著照射時(shí)間的加長，皮膚紋理變得越來越粗，并且越來越疏松。但是第9周的時(shí)候，ASM反而有所減小，皮膚紋理收縮，相對6周比較，紋理分布反而更密集一些。對熵而言，熵值和ASM值相反，它反映的是灰度分布的隨機(jī)性大小。如果圖像灰度分布的隨機(jī)性大，則灰度共生矩陣中的所有非零值幾乎相等，此時(shí)熵最大。由表1可知，隨著ASM值逐漸增大，熵值會逐漸減小，反之，ASM值增大，熵值也會隨之增大。所以，熵越大，紋理會越密集，反之紋理稀疏的圖像熵值小。對慣性矩而言，它的大小反映了像素的多少以及紋理的粗糙程度，隨著照射時(shí)間的加長，紋理變得稀疏無規(guī)則，像素對變少，紋理變粗，對比度就會有所下降，由表1知，第9周與第6周對比度相差不是很明顯。對相關(guān)度而言，它反映了圖像中紋理區(qū)域在某方向上的相似性，是就圖像局部灰度線性相關(guān)的度量。從圖像中清晰地觀察到對比度小的圖像，其相關(guān)性就大，對比度大，相關(guān)性就小。總而言之，在照射到第9周的時(shí)候，小鼠皮膚紋理特征出現(xiàn)了一定的反常現(xiàn)象，這個(gè)說明小鼠皮膚紋理在后期出現(xiàn)了一定的紊亂現(xiàn)象，這與文獻(xiàn)［7］報(bào)道相吻合。

表1 小鼠皮膚圖像灰度共生矩陣特征值Tab.1 The gray level co-occurrence matrix eigenvalues of mice skin images

建立皮膚紋理圖像的特征向量為X=(ASM，CON，COR，ENT)，即 X=(X1，X2，X3，X4)，將此向量歸一化后的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱nntool的輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值為(Y1，Y2，Y3，Y4)，代表不同時(shí)期的皮膚種類。采用matlab6.5中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，設(shè)置相關(guān)參數(shù)，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過100次迭代，收斂于誤差0.08，得到訓(xùn)練的誤差曲線如圖2所示，訓(xùn)練結(jié)果如表2所示，實(shí)際輸出與理論值完全匹配，很好地證明網(wǎng)絡(luò)時(shí)對隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇是合理的，同時(shí)也驗(yàn)證了采用NNtool訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)算法的有效性。

表2 小鼠皮膚圖像的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果Tab.2 The network training results of mice skin images

圖2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差變化曲線Fig.2 The error change curve of network training

接下來進(jìn)入NNtool的simulate界面，隨機(jī)選取待識別的20幅小鼠皮膚紋理圖像，對這些圖像預(yù)處理后提取特征值并歸一化，把歸一化后的特征值組成的矩陣作為訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣p1。通過仿真分析，皮膚圖像的分類識別正確率為85%，可見基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NNtool具有有較好的識別效果。

3 結(jié)論

如何客觀、定量準(zhǔn)確地評價(jià)人體皮膚當(dāng)前狀態(tài)一直是研究人員關(guān)注并且尚未完全解決的問題。在傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)美容中，專業(yè)醫(yī)師或者美容師一般是通過結(jié)合病理學(xué)知識以及個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)來分析皮膚的表面狀態(tài)，這樣診斷出來的結(jié)果往往無法精確反映皮膚的真實(shí)狀態(tài)。而本文是在空間灰度共生矩陣法的數(shù)學(xué)特征分析的基礎(chǔ)上，提取了最能準(zhǔn)確表征人臉皮膚紋理圖像類別的四個(gè)重要特征，即:能量，熵，慣性矩，相關(guān)度。建立了皮膚紋理的測量識別模型。利用NNtool來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，對皮膚紋理進(jìn)行訓(xùn)練與分類識別，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了這種皮膚紋理分析識別方法的可行性和有效性，并且簡單快速，精度較高。有望對皮膚病變組織作出較為客觀評估。

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