[發(fā)明專利]一種免疫組化病理圖像CD3陽(yáng)性細(xì)胞核分割方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910517113.1
• 申請(qǐng)日: 2019-06-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110415255B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-08-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉再毅;梁長(zhǎng)虹;覃杰;趙可;王瑛;陳鑫;黃燕琪;姚溯;李振輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東省人民醫(yī)院（廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院）
• 主分類號(hào): G06T7/11
• 分類號(hào): G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.一種免疫組化病理圖像CD3陽(yáng)性細(xì)胞核分割方法，其特征在于，包括下述步驟：

S1：對(duì)免疫組化病理圖像進(jìn)行顏色反卷積，分離染色通道；

S2：將原始免疫組化病理圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Lab顏色空間，采用超像素分割成不規(guī)則像素塊，所述不規(guī)則像素塊進(jìn)行kmeans聚類區(qū)分出圖像背景，并將圖像背景去除；

S3：基于形態(tài)學(xué)特征進(jìn)行圖像分割，得到初步分割好的細(xì)胞核第一區(qū)域圖像L1以及待處理的第一圖像C1；

S4：將待處理的第一圖像C1進(jìn)行局部閾值bernsen分割及形態(tài)學(xué)特征分割，得到分割好的細(xì)胞核第二區(qū)域圖像L2和待處理的第二圖像C2；

S5：將待處理的第二圖像C2進(jìn)行前景標(biāo)記，并采用分水嶺算法分割出細(xì)胞核第三區(qū)域圖像L3；

S6：將細(xì)胞核第一區(qū)域圖像L1、細(xì)胞核第二區(qū)域圖像L2、細(xì)胞核第三區(qū)域圖像L3與免疫組化病理圖像原圖進(jìn)行掩膜處理，得到細(xì)胞核分割圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的免疫組化病理圖像CD3陽(yáng)性細(xì)胞核分割方法，其特征在于，步驟S1中所述對(duì)免疫組化病理圖像進(jìn)行顏色反卷積，計(jì)算公式為：

C＝M^-1[y]

其中，C表示分離的H和DAB染色通道，M表示不同染色參數(shù)矩陣，參數(shù)矩陣的行分別表示H、曙紅和DAB染色，參數(shù)矩陣的列表示RGB染色方案參數(shù)大小，y表示每一個(gè)像素的光密度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的免疫組化病理圖像CD3陽(yáng)性細(xì)胞核分割方法，其特征在于，步驟S2中所述不規(guī)則像素塊進(jìn)行kmeans聚類區(qū)分出圖像背景，將不規(guī)則像素塊的Lab顏色空間中L層作為kmeans聚類的對(duì)象，具體的計(jì)算公式如下所述：

其中，E表示最小平方誤差，x表示每一個(gè)不規(guī)則像素塊，u表示質(zhì)心，g表示分類的簇，當(dāng)E最小時(shí)則kmeans聚類完成。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的免疫組化病理圖像CD3陽(yáng)性細(xì)胞核分割方法，其特征在于，步驟S3所述的基于形態(tài)學(xué)特征進(jìn)行圖像分割，具體步驟為：

S31：將去除背景后的圖像與DAB染色通道進(jìn)行掩膜處理，獲得去除背景的DAB染色通道圖像，并采用分水嶺算法分割圖像；

S32：提取經(jīng)分水嶺算法分割后的圖像特征，去掉疑似灰塵的區(qū)域，保留細(xì)胞核第一區(qū)域圖像L1和待處理的第一圖像C1。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的免疫組化病理圖像CD3陽(yáng)性細(xì)胞核分割方法，其特征在于，所述圖像特征包括灰度均值，對(duì)比度，緊湊度和像素面積，所述疑似灰塵的區(qū)域設(shè)為對(duì)比度小于0.04或者灰度均值大于200的圖像區(qū)域，所述細(xì)胞核第一區(qū)域圖像L1設(shè)為40X放大倍數(shù)的像素面積小于2000且密度大于0.93的圖像區(qū)域，所述待處理的第一圖像C1設(shè)為40X放大倍數(shù)的像素面積大于2000的圖像區(qū)域。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的免疫組化病理圖像CD3陽(yáng)性細(xì)胞核分割方法，其特征在于，步驟S4所述將待處理的第一圖像C1進(jìn)行局部閾值bernsen分割及形態(tài)學(xué)特征分割，具體步驟為：

S41：局部閾值bernsen分割的活動(dòng)窗口設(shè)為77*77像素大小，局部閾值bernsen分割后得到待處理第一圖像C1的二值化圖像，并與DAB染色通道進(jìn)行掩膜，得到DAB染色通道的待處理第一圖像C1細(xì)胞核區(qū)域圖像，執(zhí)行開(kāi)運(yùn)算后再進(jìn)行分水嶺分割；

S42：經(jīng)過(guò)局部閾值和分水嶺分割處理的圖像，進(jìn)行基于形態(tài)學(xué)特征的圖像分割，提取圖像特征，保留細(xì)胞核第二區(qū)域圖像L2和待處理的第二圖像C2。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的免疫組化病理圖像CD3陽(yáng)性細(xì)胞核分割方法，其特征在于，所述細(xì)胞核第二區(qū)域圖像L2設(shè)為40X放大倍數(shù)的像素面積小于2000且密度大于0.93的圖像區(qū)域，所述待處理的第二圖像C2設(shè)為40X放大倍數(shù)的像素面積大于2000的圖像區(qū)域。