[发明专利]一种组织微血管分形维数的计算方法

说明书

技术领域

本发明属于医学数字图像分析领域，具体涉及一种组织微血管分形维数的计算方法。

背景技术

血管是生物运送血液的管道。人体正常组织或病变组织均含有血管，尤其是某些病变(如恶性肿瘤)组织含有丰富血管，并形成血管网络系统。病理组织切片是进行病理诊断的主要载体，其中，组织血管的形态、数量等特征可以作为某些疾病(如恶性肿瘤)辅助诊断的依据。目前评估组织血管特征的方法包括血管形态描述、血管密度计算、血管特异性分子标记物免疫组化染色等。然而，目前尚缺乏定量判断血管形态复杂程度的指标。

分形维数是分形几何学中的一个指标，已在材料学、建筑学、数字图像分析等领域被广泛应用。在生物医学中，分形维数被用于评价形态特征的复杂性，包括细胞核形态、染色质结构和肿瘤组织边缘粗糙程度等。目前，尚未建立一种组织微血管分形维数的计算方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种组织微血管分形维数的计算方法，该方法操作简单、计算简便、误差较小，所得分形维数能完整、有效反映被检测组织微血管形态的复杂性和数量。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种组织微血管分形维数的计算方法，包括如下进行的步骤：

(1)将待检组织进行常规制片得组织切片；

(2)将步骤(1)所得的组织切片进行免疫组织化学染色标记血管得染色切片，然后采用图像采集设备摄取染色切片的二维结构图像得数字切片；

(3)从步骤(2)所得的数字切片中截取含微血管丰富的“热点区”，命名为图像A；

(4)在HSB色彩空间内基于阈值法提取步骤(3)所得的图像A的染色阳性目标区域，得图像A₁，然后将图像A₁转化为二进制，得到图像B；

(5)对步骤(4)所得的图像B进行图像骨骼化处理，得到图像C；

(6)采用盒形计数法计算所述步骤(5)中图像C的分形维数mvFD，具体为：以像素值4、8、16、32、64、128、256为正方形盒边长ε，分别计算覆盖图像C中所有目标区域即二进制值为1的区域所需要的最小的非重叠方盒数N(ε)；以logε为横坐标，log N(ε)为纵坐标，作散点图，以最小二乘法作线性回归，得到回归方程：log N(ε)＝a·logε+b，根据此方程，a的相反数即被认为是mvFD。

进一步，所述的一种组织微血管分形维数的计算方法，所述步骤(2)中，所述免疫组织化学染色是抗CD34免疫组化染色。

更进一步，所述的一种组织微血管分形维数的计算方法，所述抗CD34免疫组化染色采用DAB显色。

进一步，所述的一种组织微血管分形维数的计算方法，所述步骤(2)中，所述图像采集设备为切片全景扫描仪。

进一步，所述的一种组织微血管分形维数的计算方法，所述步骤(3)中，从所述数字切片中截取3-5个含微血管最丰富的“热点区”，命名为图像A；

进一步，所述的一种组织微血管分形维数的计算方法，所述步骤(3)中，所述图像A的像素不低于1920×1080。

进一步，所述的一种组织微血管分形维数的计算方法，所述步骤(4)中，所述阈值法设定的参数为：H：0-90和215-255，S：25-255或S：38-255，B：0-255。

本发明的一种组织微血管分形维数的计算方法，该方法操作简单、计算简便、误差较小，血管分形维数能完整、有效反映被检测组织微血管形态的复杂性、数量及分布状态。

脑胶质瘤是中枢神经系统最常见的肿瘤之一。胶质母细胞瘤是恶性程度最高的胶质瘤(WHO IV级)，占所有胶质瘤的50％，治疗困难、预后差且复发率高。临床上主要基于病理诊断，依据包括瘤细胞异型性、坏死和血管增生等特征，其中，血管增生最具特征性，表现为血管具有多种复杂形态，即呈现“异型血管”，其在同一瘤体内、不同瘤体之间分布具有较大异质性。血管形态的复杂性和分布的异质性对于辅助胶质母细胞瘤诊断具有重要意义。现有反映胶质瘤血管形态和分布特性的指标包括定性指标(将异型血管分为血管簇样、肾小球样和花环样等)和定量指标如微血管密度和血管直径、分支数等。但是，定性指标统计主观性较大，缺乏统一标准；微血管密度仅能反映血管数量，且由于异型血管形态的复杂性其计数误差较大；血管直径和分支数统计容易造成选择误差。因此，需要一个能反映胶质母细胞瘤微血管形态复杂性和数量且计算简便、误差较小的新指标，微血管分形维数有望符合上述要求。