一种基于色差优化的生物组织照明效果评价方法技术

本发明专利技术提供了一种基于色差优化的生物组织照明效果评价方法，评价过程中首先求取不同组织光谱反射率差值，结合CCD的响应曲线，求取在CCD成像中不同组织的色差值；同时考虑待评价光与标准光的白色差异，为人眼观测提供较高的色适应。本发明专利技术的评价方法简易执行，将色彩对比度以及显色性参考融入评价体系，使得评判标准更加全面化，智能化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物医学光子学领域，尤其涉及一种基于色差优化的生物组织照明效 果评价方法。
技术介绍
近年，光学的发展给很多产业带来了革命性的变革。光子学及其技术也已广泛应 用或渗透到生物科学和医学的诸多方面，由此形成了生物医学光子学这一新兴学科。生物 医学光子学作为用光子来对生命进行研究的学科，它是光子学和生命科学相互交叉、互相 渗透而产生的边缘学科。其研究对象主要包括生物学研究与医学研究，将服务于病人的诊 断和治疗。生光技术发展迅速，俨然成为国际光学界和生物医学界备受关注的一个重要的 研究领域。 应用于临床医疗中的光学特性服务于人体活体组织，因此，目前光学领域研究的 重点是如何将现有的复杂的光学系统及理论的光学技术带到医疗站中。然而，医疗用灯 很大程度上干扰着医生们的临床发挥，不同医疗环境中对灯的选取成为手术成功的关键因 素。手术灯的主要功能是照明，但照明质量的好坏又取决于其照明条件下医生对组织的分 辨能力。因此，一种能够基于人眼视觉的生物组织照明质量检测体系显得尤为重要。 目前，公开号为CN 103519787 A的专利文献公开了一种光照对生物组织照明效果 的检测方法，对某种光源照明下的生物组织进行成像分析、评价，但是其主要评价对象为组 织在显示设备中的灰度成像效果，对传统的显示成像进行组织对比度增强优化。公开号为 CN 104792499 A的专利文献提供了一种基于人眼视觉的生物组织照明质量检测方法，评价 体系同时结合了图像熵函数以及组织光谱反射率，优化光源能够提高人眼视觉模型下的组 织分辨率。以上两种专利评价方法都是基于图像灰度以及图像熵算法提出，而医生在手术 操作中不只对图像亮度对比有感知，更多的是依据组织色彩对比来进行伤口判别、区分。因 此，一种基于色差分析优化的光源评价方法便显得尤为重要了。
技术实现思路
本专利技术就是为了克服现有技术的不足，提供基于色差优化的生物组织照明效果评 价方法，具体技术方案如下： -种基于色差优化的生物组织照明效果评价方法，包括步骤： 1)选取包含多种生物组织的生物样品，用光谱分布已知的宽光谱光源Ρ(λ)分别 对生物样品的组织区域a和组织区域b进行照明； 2)测量组织区域a和组织区域b的反射光谱Ra(A)和Rb(A)，求取相应的光谱反 射率 Sa(A)和 SbU); 3)针对不同入射光谱Ιη(λ)的光源，n为光源编号，计算组织区域 a和组织区域 b在成像后的色差值Dn; 4)以标准光源D65作为参考，计算入射光谱Ιη(λ)的光源白色差异值W n; 5)利用公SFn= Dn-O. 25mWn，m为权重系数，求取每种光源所对应的生物组织比度 评价值Fn，根据F n值的大小测试各光源对生物组织的照明效果，m为权重系数。F雇越高， 照明效果越好。 在步骤1)中，宽光谱光源Ρ( λ )中的λ取值范围为（λ_，λ_)，其中 入議彡380nm，λ nax》780nm，光谱覆盖人眼可见谱段。 所述步骤2)中的光谱反射率Sa ( λ )、Sb ( λ )为 Sa(A) = Ιζ(λ)/Ρ(λ) ;SbU) = RbU)/PU) 在所述步骤3)中，C⑶响应曲线为Ck(A)，此处k为CXD的响应通道数。若C⑶为 彩色CCD，则k > 1 ;若CCD为单色CCD，则k = 1。 在所述步骤3)中，光源Ιη( λ )下组织区域a和组织区域b色差值 所述的步骤4)中，光源D65国际化标准光源，其光谱D65(A)已知。 所述的步骤4)中，白色差异值Wn计算公式为： 本专利技术与现有技术相比，在灰度对比评价的体系上加入了色差评价，使得评价体 系更加合理化、智能化，提高了光源照明质量检测的可靠性。【附图说明】 图1为照明光源质量评价流程图； 图2(a)为猪瘦肉组织光谱反射率曲线Sa(A); 图2(b)为猪肥肉组织光谱反射率曲线Sb(A); 图3 (a) 3000K光源光谱分布I1 ( λ ); 图3 (b) 4000Κ光源光谱分布I2 ( λ ); 图3 (c) 5500Κ光源光谱分布I3 ( λ ); 图4为猪瘦肉组织归一化熵函数曲线Ea(A); 图5为猪肥肉组织归一化熵函数曲线Eb ( λ )。【具体实施方式】 本专利技术的基本思想是依据组织色差最大化来进行组织区分，并以此为来判断照明 光源的质量。 本专利技术的主要目的是提供，为 此，首先求取不同组织光谱反射率差值，结合CCD的响应曲线，求取在CCD成像中不同组织 的色差值，同时考虑待评价光与标准光的白色差异，综合二者效果来评价照明光质量。 本实施例中，实验所用生物样品为成年猪的瘦肉和肥肉组织。 首先，将需要对比的两种生物组织作为目标组织进行样品制作，本实施例中选取 成年猪的瘦肉和肥肉组织作为a、b样品。其次，测量二者的光谱反射率差值，选取待测目标 光源I n( λ )，利用CCD的光谱响应曲线求取瘦肉和肥肉在光源In ( λ )下的色差值。最后，求 取在标准白下待评价光源与标准光源D65的色差值，综合两种色差值对照明光源I n ( λ )质 量进行评价。具体步骤详见图1 : 第一步：采用多光谱探测仪分别对猪瘦肉和肥肉组织成像分析进而探测二者的光 谱反射率。附图2中的（a)和（b)分别显示了猪瘦肉和肥肉组织的光谱反射率曲线S a(A)、 Sb(A); 第二步：本例选用某3000K，4000K和5500K三种入射光源，光谱分布为I1(A), Ι2( λ )和Ι3( λ )，见附图3 (a)、（b)和（C)，同时选用三通道的CCD成像仪器，其光谱响应曲 线为R(X)，GU)和Β(λ)，见附图4 ; 第三步：根据公式 求取光源In ( λ )下组织区域a和组织区域b色差值Dn。此处C⑶具有三色通道， 因此k = 3 ; 第四步：以标准光源D65作为参考，其光谱分布见附图5,依据公式 求取待评价光源与标准光源的白色差异值Wn; 第五步：利用公式： Fn= D n-〇. 25mffn 求取三种光源所对应的生物组织比度评价值F1, F2以及F 3。此处C⑶为彩色相机 即 k > 1，因此 m = 1。计算结果显示 F1= 21. 3833, F2= 15. 0538, F3= 4. 7118。可见在 色差优化方面，该3000K光源照明效果最佳，组织颜色对比度最强；而该5000K光源色彩对 比度相对最弱。 以上所述仅为本专利技术的优选实施方式，但本专利技术保护范围并不局限于此。任何人 在本专利技术公开的技术范围内，对其进行适当的改变或变化，都应涵盖在本专利技术的保护范围 之内。【主权项】1. ，其特征在于，包括以下步骤： 1) 选取包含多种生物组织的生物样品，用光谱分布已知的宽光谱光源ρ(λ)分别对生 物样品的组织区域a和组织区域b进行照明； 2) 测量组织区域a和组织区域b的反射光谱Ra(λ)和Rb (λ)，求取相应的光谱反射率 Sa(A)和Sb(A); 3) 针对不同入射光谱Ιη(λ)的光源，n为光源编号，计算组织区域a和组织区域b在 成像后的色差值Dn; 4) 以标准光源作为参考，计算入射光谱Ιη(λ)的光源白色差异值Wn; 5) 利用公SFn=Dn-〇. 25mWn，m为权重系数，求取每种光源所对应的生物组织比度评价 值Fn，根本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于色差优化的生物组织照明效果评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)选取包含多种生物组织的生物样品，用光谱分布已知的宽光谱光源P(λ)分别对生物样品的组织区域a和组织区域b进行照明；2)测量组织区域a和组织区域b的反射光谱Ra(λ)和Rb(λ)，求取相应的光谱反射率Sa(λ)和Sb(λ)；3)针对不同入射光谱In(λ)的光源，n为光源编号，计算组织区域a和组织区域b在成像后的色差值Dn；4)以标准光源作为参考，计算入射光谱In(λ)的光源白色差异值Wn；5)利用公式Fn＝Dn‑0.25mWn，m为权重系数，求取每种光源所对应的生物组织比度评价值Fn，根据Fn值的大小测试各光源对生物组织的照明效果，m为权重系数。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郑臻荣，申俊飞，王会会，吴懿思，陈驰，李安，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33