[發(fā)明專利]一種采用軟件自動識別的細(xì)胞計數(shù)方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711314308.3 | 申請日: | 2017-12-12 |
| 公開(公告)號: | CN108171683B | 公開(公告)日: | 2021-12-14 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 何加銘 | 申請(專利權(quán))人: | 杭州鍵一生物科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/66;G06T5/00;G06T5/40 |
| 代理公司: | 寧波甬致專利代理有限公司 33228 | 代理人: | 潘李亮 |
| 地址: | 311225 浙江省杭州市大*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 采用 軟件 自動識別 細(xì)胞 計數(shù) 方法 | ||
本發(fā)明涉及細(xì)胞技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種采用軟件自動識別的細(xì)胞計數(shù)方法,它包括以下步驟:通過采集圖像;圖像增強(qiáng);均值偏移分割,然后進(jìn)行漫水填充;進(jìn)行并查集算法進(jìn)行統(tǒng)計;進(jìn)行g(shù)raph?based算法進(jìn)行處理;進(jìn)行初步篩選;得到支持向量機(jī)模型;通過支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練;進(jìn)行二次篩選;最后得到圖像中細(xì)胞的數(shù)量。這種計數(shù)方法計數(shù)準(zhǔn)確性較高且計數(shù)方便。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及細(xì)胞技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種采用軟件自動識別的細(xì)胞計數(shù)方法。
背景技術(shù)
顯微鏡拍攝出來的圖像中包括大量的細(xì)胞,現(xiàn)有技術(shù)對這種圖像中的細(xì)胞進(jìn)行計數(shù)有兩種形式,一種是通過人工計數(shù)的,但是因為細(xì)胞數(shù)量較多,而且分布不均勻,所以計數(shù)麻煩,比較耗費人力;還有一種是通過計算機(jī)進(jìn)行分析,但是因為圖像中細(xì)胞多而且復(fù)雜,所以計算準(zhǔn)確性較低。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是:提供一種計數(shù)準(zhǔn)確性較高且計數(shù)方便的采用軟件自動識別的細(xì)胞計數(shù)方法。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種采用軟件自動識別的細(xì)胞計數(shù)方法,它包括以下步驟:
S1、采集圖像;
S2、對采集到的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng);
S3、將增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行均值偏移分割,然后進(jìn)行漫水填充;
S4、將填充后的圖像使用并查集算法進(jìn)行統(tǒng)計,得到每個連通塊的坐標(biāo),然后篩選出內(nèi)部像素點數(shù)量大于X的連通塊,將篩選出來的連通塊的坐標(biāo)映射到步驟S2中增強(qiáng)后的圖像上;
S5、將映射完后的圖像進(jìn)行g(shù)raph-based算法進(jìn)行處理,并再次用并查集算法進(jìn)行統(tǒng)計得到每個連通塊的坐標(biāo);
S6、計算每個連通塊的自身尺寸,然后根據(jù)細(xì)胞的實際大小進(jìn)行初步篩選;
S7、對初步篩選完的圖像中每一個連通塊求Hu不變矩7個特征,然后組成n*7向量作為數(shù)據(jù),進(jìn)行k-means聚類,然后得到支持向量機(jī)模型;
S8、將步驟S6初步篩選完后得到的圖像通過步驟S7得到的支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練;
S9、將步驟S8得到的圖像剔除干擾顏色區(qū)域,然后再進(jìn)行二次篩選;
S10、求出二次篩選后圖像中剩余的連通塊數(shù)量,然后即得到圖像中細(xì)胞的數(shù)量。
步驟S2圖像增強(qiáng)主要采用平滑加拉普拉斯算子方法與直方圖均衡化方法。
步驟S6主要包括以下步驟:
S61、去除連通塊中尺寸較大或者較小的連通塊;
S62、去除連通塊周長與尺寸比例不符合預(yù)設(shè)條件的連通塊。
步驟S6還包括以下步驟:
S63、去除連通塊尺寸與外接矩形框比例不符合預(yù)設(shè)條件的連通塊;
S64、去除連通塊外接矩形框長和寬比例不符合預(yù)設(shè)條件的連通塊。
步驟S9中的二次篩選是指去除連通塊周長與尺寸比例不符合預(yù)設(shè)條件的區(qū)域。
步驟S10具體包括以下步驟:
S101、求出二次篩選后圖像中剩余的連通塊的質(zhì)心;
S102、計算質(zhì)心之間的相互距離,然后去除質(zhì)心距離小于Y的兩個質(zhì)心的其中一個;
S103、計算剩余質(zhì)心的數(shù)量,即得到圖像中細(xì)胞的數(shù)量。
步驟S102具體包括以下步驟:
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