[發明專利]基于BagPix2Pix自學習模型的彎曲染色體圖像拉直方法、系統、存儲介質及裝置

在審

• 申請號: 202010360518.1
• 申請日: 2020-04-30
• 公開（公告）號: CN111612745A
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 蘇炯龍;馬飛;孟佳;宋思凡;黃戴赟;時長軍;肖晟;楊春瀟
• 申請（專利權）人: 西交利物浦大學;蘇州精準醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/62;G06T5/00
• 代理公司: 南京艾普利德知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32297
• 代理人: 陸明耀;顧祥安

本發明揭示了基于BagPix2Pix自學習模型的彎曲染色體圖像拉直方法、系統、存儲介質及裝置，其中，方法包括如下步驟，S1，接收彎曲染色體原圖，處理得到標記圖；S2,根據S1得到的標記圖，生成染色體骨架錨點圖；S3，根據染色體骨架錨點圖，生成染色體拉直骨架圖；S4，將染色體拉直骨架圖輸入訓練收斂的、接收骨架圖可輸出匹配的預測圖的彎曲染色體圖像拉直模型中，生成彎曲染色體拉直圖像。本方案與現有的基于圖像學的方法相比，本方法的結果不包含明顯的斷裂和切面，極大的提升了拉直后染色體圖像的質量和有效特征的完整性和連續性，且不受彎曲個數和彎曲部位的影響，準確性高。

技術領域

本發明設計圖像處理技術領域，具體涉及一種基于BagPix2Pix自學習模型的彎曲染色體圖像拉直方法、系統、存儲介質及裝置。

背景技術

隨著電子計算機技術和人工智能領域的發展，通過計算機算法實現圖像的識別和分割已經可以初步實現，且醫學上一般使用圖像分析技術用于醫療影像中物體的檢測、分離和提取。但是當被檢測物體處于不同的形態時，例如彎曲和重疊，圖形學算法往往不能像素級別地改變物體的形態。

人類的基因信息是被承載在染色體上的，因而染色體核型分析是細胞遺傳學研究的基本方法，是研究染色體形態和結構與其功能的聯系，探究染色體異常和遺傳缺陷的關聯的重要手段。但是由于染色體自身的性質，染色體經常處于彎曲的形態。相較于處于豎直形態，彎曲形態的染色體往往給染色體鑒定，分類和功能研究帶來阻礙，且人工分析耗時耗力巨大。現有的染色體拉直技術則基于切割和拼接等圖形學的算法，其缺點是不能柔性的對圖像進行像素級別的拉直，且會產生明顯的切割痕跡和拼接處的空白。

例如文獻《一種關于高度彎曲染色體圖的拉直方法》Roshtkhari,M.J. andSetarehdan,S.K.,2008.A novel algorithm for straightening highly curved imagesof human chromosome.Pattern recognition letters,29(9),pp.1208——1217.，揭示了一種染色體拉直的手段，采用定位最大彎曲處，并在最大彎曲處切割后對兩端進行旋轉和拼接。這樣的方式適用于染色體只存在一個較大彎曲，而在不同實驗和精細度中拍攝的染色體照片經常會出現三個乃至更多的彎曲，所以這個算法經常出現拉直的錯誤，且切割再拼接的空白也會使染色體信息不連續，遠遠不能達到使用要求。

發明內容

本發明的目的之一就是為了解決現有技術中存在的上述問題，提供一種基于BagPix2Pix自學習模型的人類彎曲染色體的拉直方法，利用已學習到從骨架生成相應染色體圖的模式的彎曲染色體圖像拉直模型，實現通過豎直骨架生成相應的柔性拉直染色體的預測圖。

本發明的目的通過以下技術方案來實現：

基于BagPix2Pix自學習模型的彎曲染色體圖像拉直方法，包括如下步驟，

S1，接收彎曲染色體原圖，處理得到標記圖；

S2,根據S1得到的標記圖，生成染色體骨架錨點圖；

S3，根據染色體骨架錨點圖，生成染色體拉直骨架圖；

S4，將染色體拉直骨架圖輸入訓練收斂的、接收骨架圖可輸出匹配的預測圖的彎曲染色體圖像拉直模型中，生成彎曲染色體拉直圖像。

優選的，所述的基于BagPix2Pix自學習模型的彎曲染色體圖像拉直方法中，所述S1包括：

S11，獲取顯微鏡拍攝的彎曲染色體圖像，并轉化為灰度圖；

S12，對S11得到的灰度圖進行標記，將圖中染色體標記為1值像素，雜質和背景部分標記為0值像素，獲得標記圖。

優選的，所述的基于BagPix2Pix自學習模型的彎曲染色體圖像拉直方法中，所述S2包括如下步驟：