[發明專利]一種顯微圖像細胞計數與姿態識別方法及系統

在審

• 申請號: 202010587160.6
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111724378A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: 云新;張天為;譚威;陳長勝
• 申請（專利權）人: 武漢互創聯合科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/60;G06K9/62;G06T7/70
• 代理公司: 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401
• 代理人: 楊采良

1.一種顯微圖像細胞計數與姿態識別方法，其特征在于，所述顯微圖像細胞計數與姿態識別方法包括：

在不同焦段下獲取待測目標的多張圖像，并進行預處理；在經所述預處理后的平均圖像上檢測邊緣，并對邊緣進行細化；

根據邊緣細化的圖像擬合所有橢圓；并利用聚類分析的方法對所述橢圓進行篩選。

2.如權利要求1所述的顯微圖像細胞計數與姿態識別方法，其特征在于，所述在不同焦段下獲取待測目標的多張圖像并進行預處理的方法包括：

(1)數據采集，間隔15分鐘拍攝一組圖像，每組為不同的焦距段拍攝出的多張圖像，分別記為I1，I2，I3，I4，I5，I6，I7，對應的是-15，-30，-45,0,15,30,45焦距；

(2)數據預處理，分別對每幅圖像進行去噪和對比度增強處理，然后計算多張圖像的平均圖像I*；通過檢測平均圖像I*中鏡筒邊緣的圓環進行感興趣區域提取，經過裁剪得到僅包含細胞區域的平均圖像I*。

3.如權利要求1所述的顯微圖像細胞計數與姿態識別方法，其特征在于，所述對平均圖像檢測邊緣的方法包括：對于裁剪得到的平均圖像I*，采用基于梯度的邊緣檢測算法對圖像進行邊緣檢測；

所述對邊緣進行細化的方法包括：采用骨架提取算法對較粗的邊緣進行細化，得到新的細的邊緣。

4.如權利要求1所述的顯微圖像細胞計數與姿態識別方法，其特征在于，所述擬合所有可能的橢圓的方法包括：

1)初始橢圓集生成，對于得到的待實驗圖像數據I*及檢測出的邊緣，找到由連通的邊緣點構成的弧段，利用最小二乘法估計出由這些弧段可能構成的所有的初始橢圓集E_initial；

2)橢圓評分，對得到的初始橢圓集E_initial中每個橢圓進行評分，橢圓的評分包括內點覆蓋率評分與角度覆蓋率評分。

5.如權利要求4所述的顯微圖像細胞計數與姿態識別方法，其特征在于，所述步驟2)橢圓評分的方法包括：

(i)對I*圖像的所有邊緣像素進行標記，記為p；

(ii)遍歷橢圓集E_initial中每個橢圓，記第i個橢圓在I*圖像中覆蓋的像素值的個數為pi,pi∈p；則第i個橢圓的內點覆蓋率記為

ρⁱ＝#{pi:pi∈SI(e)}/β

其中，SI(e)代表第i個橢圓的內點，β代表的是橢圓的周長，由以下公式近似計算；

(3.2.3)將第i個橢圓的角度覆蓋率記為Sⁱ，由以下表達式計算：

其中n為該橢圓中所包含的弧線段的個數，θ_j為弧線段的對應的角度。

6.如權利要求1所述的顯微圖像細胞計數與姿態識別方法，其特征在于，所述對橢圓進行篩選的方法包括：

(a)細胞大小篩選，計算一個系數R，表示單個細胞占整個感興趣區域的百分比，R的計算方法如下所示：

H表示細胞大小，A表示圖像感興趣區域大小，單個細胞的大小與胚胎大小的關系為：

其中num為細胞的個數；

(b)細胞形態篩選，細胞的曲率應該滿足如下條件：

其中a為橢圓的短半軸，c為橢圓的長半軸；

刪除形態不滿足條件的橢圓，得到符合形態特征的橢圓集合E_R。