[发明专利]一种心肌细胞核粘连区域分离与分组的方法及系统

说明书

本发明公开了一种心肌细胞核粘连区域分离与分组的方法及系统，用以解决现有技术不能很好地针对心肌细胞免疫组化图像中存在的具有多种不同粘连情况的细胞核粘连区域进行有效地分离和分组的问题。该方法包括：S1、构建心肌细胞免疫组化图像灰度层级结构信息；S2、根据所述图像灰度层级结构信息检测并区分独立细胞核区域及粘连细胞核区域；S3、参照图像灰度层级结构信息对所述粘连细胞核区域进行局部结构标记；S4、根据所述局部结构标记信息对所述粘连细胞核区域进行分离与分组。采用本发明，能有效地分离和分组已检测出的具有多种不同粘连情况的细胞核粘连区域，并且构建出的分割结果能够表征每个单个细胞核的区域范围。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种心肌细胞核粘连区域分离与分组的方法及系统。

背景技术

细胞运动的研究一直是细胞学和生物学研究的重要组成部分，但是传统的研究方法在技术日益革新的现在已经渐渐变得不这么适用了，传统的在显微镜下利用细胞计数板用人眼进行染色、分类、计数、跟踪等这类不但需要大量繁琐的人为操作而且容易使得操作者变得疲劳从而影响结果的正确性，且其可重用性比较低。国内外的医学专家经过长期地实践与研究取得一致共识认为应该在细胞运动研究中引入数字视频技术和数字图像处理技术，从而极大地提高研究效率，减轻研究人员负担。用计算机来跟踪细胞运动，部分代替人类始终盯着显微镜来观察细胞的眼睛，尽量地把人从繁重的重复劳动中解脱出来进行更有创造性的工作。

因此，如何利用计算机图像处理、视频分析等相关技术手段来提高生物研究过程中的自动化程度已成为当前急需解决的非常有意义的难题。

公开号为CN103559724A的专利提供了一种高粘连度细胞环境下的多细胞同步跟踪方法。细胞序列图像中，多细胞的分割和同步跟踪是一个尚未解决的难题，尤其在高粘连度情况下多细胞检测与分割，更加迫切需要解决。本发明首先提出了一种改进的基于分水岭和多特征匹配的分割算法实现细胞分割，然后，建立适用于卡尔曼滤波的运动模型并加入多特征匹配实现细胞的预测和跟踪。该发明不能有效地分离和分组已检测出的细胞核粘连区域。

发明内容

本发明要解决的技术问题目的在于提供一种心肌细胞核粘连区域分离与分组的方法及系统，用以解决现有技术不能很好地针对心肌细胞免疫组化图像中存在的具有多种不同粘连情况的细胞核粘连区域进行有效地分离和分组的问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种心肌细胞核粘连区域分离与分组的方法，包括步骤：

S1、构建心肌细胞免疫组化图像灰度层级结构信息；

S2、根据所述图像灰度层级结构信息检测并区分独立细胞核区域及粘连细胞核区域；

S3、参照图像灰度层级结构信息对所述粘连细胞核区域进行局部结构标记；

S4、根据所述局部结构标记信息对所述粘连细胞核区域进行分离与分组；

S5、统计并分析细胞核区域个数与各细胞核区域类别。

进一步地，步骤S1具体包括：

基于不同特异性蛋白的结合特性，将具有不同蛋白表达的所述心肌细胞区域染色为红色、绿色以及蓝色，且心肌细胞核区域主要呈现为红色与蓝色；

通过多阈值最大类间方差算法以及剔除图像冗余层级结构信息的方法构建心肌细胞免疫组化图像灰度层级结构信息；

通过覆盖检测操作对各类细胞核进行初步划分。

进一步地，步骤S2具体包括：

假设在心肌细胞免疫组化图像灰度层级结构信息中存在某一个局部独立连通区域，其内部存在n个层次的层级结构信息，需要获得第n个层次的独立区域块的个数；