[發明專利]一種基于細胞骨架圖像定量分析的細胞圖像分類方法及其分類器

在審

• 申請號: 202111001522.X
• 申請日: 2021-08-30
• 公開（公告）號: CN113723505A
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 伍彥霖;李小毛;劉娜;彭艷
• 申請（專利權）人: 上海大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/40;G06K9/46;G06T7/13;G16H50/20
• 代理公司: 鄭州翊博專利代理事務所(普通合伙) 41155
• 代理人: 付紅莉

本申請公開了一種基于細胞骨架圖像定量分析的細胞圖像分類方法及其細胞分類器，屬于細胞生物學圖像處理領域。該方法包括以下步驟：S1、獲取只含有一個細胞的圖像的灰度圖像，并去除噪聲；S2、步驟S1獲得圖像進行邊緣提取，然后進行自適應圖片擴充獲得擴充后的邊緣圖；S3、步驟S1獲得圖像直接進行自適應圖片擴充，然后依次進行掩膜提取獲得掩膜；S4、將步驟S2獲得的邊緣圖和步驟S3獲得的掩膜進行按位相與運算去除外輪廓，然后進行傅里葉變換，然后根據方向能量函數判斷細胞種類。本發明采用邊緣檢測算法強化細胞骨架圖像紋理，使用二維傅里葉變換量化紋理信息，描述細胞骨架排布的規律程度，進行自動化細胞分類，取得了較高的精度，預測精度達到了83.3%。

技術領域

本發明屬于細胞生物學圖像處理領域，具體涉及一種基于細胞骨架圖像定量分析的細胞圖像分類方法及其分類器。

背景技術

一個細胞由細胞核、細胞質、細胞膜組成，細胞質中包含了內質網、線粒體等細胞器以及由微絲、微管和中間絲組成的細胞骨架。研究表明，細胞骨架和許多細胞生理過程有關，如細胞分裂、分化、粘附、運動、信號傳遞和物質運輸等。因此，細胞骨架特征為深入了解多種細胞過程的機制、判定細胞性質變化提供了一個新的視角。細胞癌變可表現為細胞骨架異常。微絲束的破壞以及肌動蛋白小體的出現，與癌細胞的浸潤和轉移特性有關。因此，細胞骨架有望成為新的癌癥診斷標志物，為癌癥治療研究提供幫助。

近年來，隨著熒光顯微成像技術的發展，細胞骨架熒光圖像在細胞學研究中得到了越來越多的重視。但是，對細胞骨架圖像的理解更多的是在定性描述的層面，定量描述的研究還較少。熒光圖像可以直觀反映細胞骨架的排布情況，尋找其定量描述方法，不僅有助于客觀定量地理解細胞特性，還可以給細胞分類提供定量化依據，實現自動化細胞分類，為細胞學、醫學研究提供幫助。

目前癌癥病理切片醫學診斷，依靠醫生視覺檢查分析顯微鏡下組織切片樣本，高度依賴醫生經驗。大量的細胞樣本觀察容易使醫生產生疲勞。同時，傳統病理切片染色使用HE染色方法，相對于細胞骨架染色，所含信息量較少。因此需要研究一種基于細胞骨架定量分析的細胞圖像自動分類方法，實現智能輔助診斷，減輕醫生工作強度，提高診斷準確率。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于細胞骨架圖像定量分析的細胞圖像分類方法及其分類器。

基于上述目的，本發明采用如下技術方案：

本申請請求保護的第一個主題是：一種基于細胞骨架圖像定量分析的細胞圖像分類方法，包括以下步驟：

S1、獲取只含有一個細胞的圖像的灰度圖像，并去除噪聲；

S2、步驟S1獲得圖像進行邊緣提取，然后進行自適應圖片擴充獲得擴充后的邊緣圖；

S3、步驟S1獲得圖像直接進行自適應圖片擴充，然后依次進行掩膜提取獲得掩膜；

S4、將步驟S2獲得的邊緣圖和步驟S3獲得的掩膜進行按位相與運算去除外輪廓，然后進行傅里葉變換，得到傅里葉變換能量譜，然后根據方向能量函數判斷細胞種類。

進一步地，所述灰度圖像通過以下方法獲得：

對病理切片圖像進行處理，獲得只含有一個細胞的單張圖片樣本；

(2)提取圖像綠色通道，獲得灰度圖像，然后使用離差標準化進行圖像灰度級拉伸，按比例將灰度級分布區間拉寬到[0,255]，使得樣本亮度在同一水平減少熒光染色不均對樣本亮度的影響公式如下：

其中，I表示原始灰度圖像矩陣，x_ij表示矩陣I的第i行第j列的像素值，x_ij'表示灰度級拉伸后第i行第j列的像素值。