[发明专利]可组合图像的基于特征的配准

说明书

在本申请中引用的所有专利和非专利参考，都在此整体引入作为参考。

技术领域

本发明涉及一种获得和分析图像的方法，比如生物样本的获取图像。

背景技术

定量显微镜和体视学

在生物制药学研究和发展中涉及安全和有效病理学的各种应用中，提供关于微型结构组织属性的定量声明变得越来越重要。

典型的，关注结构特征的数量、长度、表面区域和体积的定量化，来反映器官的状况。甚至基于结构特征的(数量或体积加权)分布的二阶属性的研究也是我们所感兴趣的。

关于组织的3D结构属性的正确量化确实存在一些挑战和问题，其中一些与昂贵和劳动密集的程序有关，其它也与关于从2D组织学切片推断3D信息的能力的一般误解有关。

在此，认识到在3D空间中被2D切片分割为柱状图切片的对象(例如细胞)将被视为剖面是很重要的。这种3D对象将被2D切片相对于它们尺寸特别是相对于切片的法向高度的概率击中。因此，感兴趣的对象不具有同样的计数概率，这也是例如剖面的计数在3D空间中对于对象数量的测量是显著偏离的。

因此，使用允许从2D切片到3D对象的推断的方法是很重要的。这可使用某些几何探测器和估计器来完成。一组3D未偏移几何探测器的采样和应用的组合被整体称为基于设计的体视学。

体视学方法典型的依赖于特征被适当的几何探测器横切的次数的简单计数来应用。为了保证横切是零尺寸的，即是可被计数的点，所研究的探测器的尺寸和特征必须始终共计为三点：

●点探测器体积

●线探测器表面

●面探测器长度

●体积探测器数量

(参见图1)

体视框原理对于估计离散对象数量比如完整定义的参考空间中的细胞是很有用的。该原理被广泛使用，并且很可能是基于设计的体视学迄今为止具有最大影响的领域。该原理还表示从自动角度所遇见的一些特殊挑战。

在无假设、未偏离(体视学)计数中的主要突破由物理体视框论文(Phisical Dissector paper)(Howard&Reed)的公开来提供。体视框包括一对分开已知距离的连续切片。该方法依赖于如果在一个切片中可见粒子横切面(剖面)并且在另一个中未见，其就被计数(这是一个计数事件)的原理。

物理体视框原理被用于多种经常发生的情况下，例如当感兴趣的结构非常大，如果组织不够透明来允许使用光学体视框的使用时，或者当不管什么原因着色不能渗透足够深到正被研究的组织中去时。

物理体视框如其名称所述的，使用来自正被研究的组织的至少两个相邻或连续的物理切片。

图2说明从组织的两个配准切片中采样视图的两个对应场。识别使用上部图像作为参考以及下部图像作为查找计数事件。

实际上，发现花在执行物理体视框上的大部分时间都用于配准两个切片。因此，为了增加整体效率，通过两种方式来计数——即通过反转参考和查找。

需要用于物理体视框方法的切片图像配准依赖于空间映射并且基于两幅图像之间的结构/组织和亮度差异。在将被配准的两个切片的图像之间会存在多种失真。配准的任务就是选择变换方法，其将仅去除图像之间由于获取的差异二不是场景特征的差异产生的空间失真。通过几何变换的方式，图像的像素之间的空间关系可被修改。几何变换包括两个基本操作：空间变换和灰度级内插。空间变换定义输出图像中的新像素位置根据输入图像中的像素位置的映射。存在多种方法能够用于灰度级内插。例如最近相邻的方式、立方卷积内插和双线性内插。对于灰度级内插，新的像素坐标(x1，y1)可通过空间变换的方式计算。使用数字图像从而原始坐标具有整数值。根据参数的值，新的坐标(x’，y’)可变成非整数值。因为失真的图像i2是数字的，其像素值能够仅在整数坐标上定义。因此对于x’和y’使用非整数的值会使得映射到i2的没有定义灰度级的位置。这些非整数点的灰度级值应当基于非整数点周围的整数点的位置。

包括图像场的区域的无偏计数帧优选地被用于给定体视框对的列举计数事件的过程中。无偏计数帧具有可接受界限以及“禁用”界限，如图11所示。任何与“禁用”线相交的粒子不能被计数。位于计数帧内的粒子或者与可接受线而不是“禁用”线相交的粒子被计数。在图1中，计数根据这些简单规则来执行。

在物理体视框的情况下，根据这些规则来进行计数事件。因此仅当其是计数事件并且落在上述的计数帧内时才对细胞核计数。仅在参考图像中找到而不是在查找图像中找到时才是计数事件。