[發明專利]圖像處理方法及分類模型的構建方法

在審

• 申請號: 202210876705.4
• 申請日: 2022-07-25
• 公開（公告）號: CN115690782A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 長谷部涼
• 申請（專利權）人: 株式會社斯庫林集團
• 主分類號: G06V20/69
• 分類號: G06V20/69;G06V10/774;G06T5/00;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 隆天知識產權代理有限公司 72003
• 代理人: 向勇;宋曉寶

本發明的圖像處理方法，包括以下步驟：針對對細胞進行明視場拍攝而得到的多個原始圖像中的每一個，獲取在原始圖像內示教了細胞所占的細胞區域的正解圖像的工序；基于各個原始圖像，作成至少針對細胞區域使亮度反轉的反轉圖像的工序；將原始圖像和與原始圖像對應的正解圖像的組以及反轉圖像和與作為反轉圖像的基礎的原始圖像對應的正解圖像的組分別作為訓練數據，執行機器學習并構建分類模型的工序；以及將二維培養的細胞的明視場圖像作為測試圖像輸入到分類模型中，并獲取其輸出圖像的工序。根據本發明，能夠構建分類模型，該分類模型能夠從對比度狀態不同的兩種明視場圖像中的任意一種中高精度地提取圖像中的細胞區域。

技術領域

本發明涉及用于從拍攝細胞所得的圖像中確定細胞所占的區域的圖像處理方法，以及用于使用機器學習算法來執行該方法的分類模型的構建方法。

背景技術

在醫療或生物科學的實驗中，用CCD照相機等拍攝作為觀察對象的細胞并進行數字圖像數據化，將各種圖像處理技術應用于該圖像數據上以供觀察或分析。例如，收集多個拍攝細胞所得的圖像作為訓練圖像，將其與示教出了這些圖像中細胞所占的區域的正解圖像一起提供給分類模型進行機器學習。由此，能夠構建具有從新提供的測試圖像中自動提取細胞所占的區域的功能的分類模型。

拍攝細胞所得的圖像是明視場圖像，例如是使用光學顯微鏡進行明視場拍攝的圖像的情況下，由于細胞接近透明，因此在對焦狀態的圖像中，細胞的像未必清晰。反而，在稍微偏離對焦狀態的條件下拍攝的圖像的細胞的視認性有時良好。例如，當拍攝的細胞是二維培養(平面培養)的細胞的情況下，已知根據拍攝時的焦點位置的不同，細胞的邊緣部分與其內側部分的對比度發生逆轉。具體而言，存在細胞的邊緣部分變亮即為高亮度、內側部分變暗即為低亮度的情況(以下稱為“第一對比度狀態”)和與此相反地邊緣部分變暗、內側部分變亮的情況(以下成為“第二對比度狀態”)(例如，參照日本特開2018-163248號公報)。

這樣，可以說對比度不同的兩種圖像都適合于細胞的觀察。關于獲取哪一種圖像，主要根據拍攝者的喜好或拍攝時的環境等適當確定。另外，根據拍攝時的試樣的狀態，上述兩種對比度狀態也有可能混合存在于圖像內。

可以考慮收集多個這樣獲取的圖像，作為用于構建自動提取上述細胞區域的分類模型的訓練圖像來利用。在這種情況下，各個訓練圖像的對比度狀態可以是上述第一對比度狀態的情況及第二對比度狀態的情況。另外，對于成為自動提取處理的對象的測試圖像，其對比度狀態也可以是第一對比度狀態的情況及第二對比度狀態的情況。

如果在機器學習中使用的訓練圖像包含很多在與測試圖像相同的對比度狀態下拍攝的圖像，則可以期待基于分類模型的自動提取以高精度發揮作用。然而，如果不是這種情況，則提取的精度進一步降低。另外，更優選的是，無論測試圖像是以哪種對比度狀態拍攝的圖像，都能夠得到同等的提取精度。

因此，作為訓練圖像，優選地在兩種對比度狀態下拍攝的圖像被無偏向性地收集。在準備訓練圖像之時進行新的拍攝的情況下，可以在通過考慮這一點的同時進行拍攝來應對。然而，在實現兩種對焦狀態的同時對多個試樣進行拍攝以收集訓練圖像的工作量變得非常大。另一方面，如果能夠將過去拍攝的圖像作為庫來利用，則能夠大幅減輕工作量。然而，并不總是能準備無偏向性地包含兩種對比度狀態的圖像的庫。

發明內容

本發明是鑒于上述問題而完成的，其目的在于提供一種能夠構建分類模型的技術，該分類模型能夠從對比度狀態不同的兩種明視場圖像中的任一種中高精度地提取圖像中的細胞區域。

為了實現上述目的，本發明涉及的一個方式是一種圖像處理方法，包括：針對對細胞進行明視場拍攝而得到的多個原始圖像中的每一個，獲取在所述原始圖像內示教了所述細胞所占的細胞區域的正解圖像的工序；基于各個所述原始圖像，作成至少針對所述細胞區域使亮度反轉的反轉圖像的工序；將所述原始圖像和與所述原始圖像對應的所述正解圖像的組以及所述反轉圖像和與作為所述反轉圖像的基礎的所述原始圖像對應的所述正解圖像的組分別作為訓練數據，執行機器學習并構建分類模型的工序。