[發明專利]細胞圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201911044681.0
• 申請日: 2019-10-30
• 公開（公告）號: CN110838126B
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 陳亮;韓曉健;梁國龍;薛勇
• 申請（專利權）人: 東莞太力生物工程有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/12;G06T7/11;G06T7/155;G06T5/00;G06T5/40;G06T5/30
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 盧曉霞

本申請涉及一種細胞圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：讀取細胞灰度圖像；對所述細胞灰度圖像進行直方圖均衡化操作，得到均衡化圖像；對所述均衡化圖像進行形態學操作，得到形態學圖像；所述形態學操作包括頂帽操作和梯度操作；通過邊緣檢測算法檢測所述形態學圖像中的細胞邊緣，得到細胞邊緣圖像；對所述細胞邊緣圖像進行二值化處理，得到二值化細胞圖像；根據所述二值化細胞圖像進行細胞分割，得到細胞分割圖像。采用本方法能夠提高細胞圖像分割的準確度。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，特別是涉及一種細胞圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

穩定細胞株篩選在生物技術領域具有重要意義。傳統的穩定細胞株篩選方法是檢測細胞分泌至培養基中目標蛋白的總量，根據蛋白表達量篩選高產的細胞株，通過表達載體優化和細胞改造等方法，可以提高篩選效率，獲得高單細胞產量的穩定生產細胞株，但是上述方法存在操作復雜和耗時較長等不足。隨著人工智能技術的發展，人們開始借助高倍顯微鏡拍攝細胞株圖像，采用深度學習等方法對細胞株圖像進行篩選，以克服上述不足，這就需要一種能夠從細胞圖像中快速準確分割出單細胞的圖像分割方法。

傳統的細胞圖像分割基于閾值方法來實現，然而，閾值方法受閾值設置的影響較大，容易導致圖像分割的不準確，且無法處理細胞粘連情況。

因此，傳統的細胞圖像分割方法存在圖像分割準確度較低的問題。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種準確度較高的細胞圖像分割方法、一種細胞圖像分割裝置、一種計算機設備和一種計算機可讀存儲介質。

一種細胞圖像分割方法，包括：

讀取細胞灰度圖像；

對所述細胞灰度圖像進行直方圖均衡化操作，得到均衡化圖像；

對所述均衡化圖像進行形態學操作，得到形態學圖像；所述形態學操作包括頂帽操作和梯度操作；

通過邊緣檢測算法檢測所述形態學圖像中的細胞邊緣，得到細胞邊緣圖像；

對所述細胞邊緣圖像進行二值化處理，得到二值化細胞圖像；

根據所述二值化細胞圖像進行細胞分割，得到細胞分割圖像。

在其中一個實施例中，所述根據所述二值化細胞圖像進行細胞分割，得到細胞分割圖像，包括：

當所述二值化細胞圖像中存在粘連細胞時，通過鏈碼方法計算所述粘連細胞中的細胞個數；

根據所述粘連細胞中的細胞個數，得到H-minima變換方法中的最優極小值點；

根據所述最優極小值點，對所述二值化細胞圖像進行距離變換，得到距離變換圖像；

使用分水嶺算法對所述距離變換圖像進行分割，得到所述細胞分割圖像。

在其中一個實施例中，所述當所述二值化細胞圖像中存在粘連細胞時，通過鏈碼方法計算所述粘連細胞中的細胞個數，包括：

對所述二值化細胞圖像的鏈碼起始位置進行標記，得到鏈碼起始標記；

對所述二值化細胞圖像中鏈碼方向發生改變的位置進行標記，得到鏈碼變化標記；

對所述二值化細胞圖像的鏈碼結尾位置進行標記，得到鏈碼結尾標記；

根據所述鏈碼起始標記、所述鏈碼變化標記和所述鏈碼結尾標記，計算所述粘連細胞中的細胞個數。

在其中一個實施例中，所述根據所述粘連細胞中的細胞個數，得到H-minima變換方法中的最優極小值點，包括：

獲取H-minima變換閾值；