[发明专利]前列腺癌病理图像中上皮细胞核的分割方法、装置和终端

说明书

本发明实施例公开了一种前列腺癌病理图像中上皮细胞核的分割方法、装置和终端，该方法包括：对获取的病理染色图像进行色彩空间转换，并基于转换后的彩色图像的一单通道图像进行细胞核分割；对细胞核分割彩色图像的每一单通道图像中的每一细胞核进行的初始尺寸图像和缩放图像进行区域分割以得到单通道区域图像，并对各单通道区域图像进行特征提取；将获取的该细胞核的单通道图像特征和多通道图像特征输入细胞核分类模型中进行细胞核分类，并根据分类结果确定病理染色图像中的上皮细胞核。本发明的技术方案可以很好地解决现有技术中很难对前列腺中的上皮细胞核进行准确分割的难题，从而提高对前列腺癌的病理诊断及严重程度等判断的准确性等。

技术领域

本发明涉及病理图像处理技术领域，尤其涉及一种前列腺癌病理图像中上皮细胞核的分割方法、装置和终端。

背景技术

前列腺是男性泌尿生殖系统的一个重要器官，正常的前列腺腺体由腺体空腔(lumen)和围绕空腔的上皮细胞(epithelial cell)组成，腺体之间的区域由基质和基质细胞组成。前列腺的癌变主要发生在上皮细胞中，上皮细胞的恶性扩增将导致前列腺空腔缩小甚至被完全堵塞，严重影响前列腺各项机能，严重威胁男性健康和生活质量，甚至威胁患者的生命。

前列腺癌为上皮源性恶性肿瘤，在其临床诊断中，病理诊断是“金标准”，病理图像发挥着重要作用，它通过染色剂(如苏木精伊红)可与核酸和蛋白质产生不同的化学反应的特性，使得组织切片中各种不同的结构区域呈现出不同的颜色。病理学研究者通过观察病理图像中上皮细胞的形态、细胞核的异型性、腺体结构及排列方式等信息，可对患者的前列腺癌严重程度进行分级，以此进行针对性的治疗。但是，在实际应用中，一张病理图像中包含的细胞数量巨大，难以完整的观察所有的细胞，同时，现阶段病理人才紧缺、培养周期长、劳动强度大、诊断水平良莠不齐及诊断的主观性，影响了病理诊断的效率和准确率，因此迫切需要一种高效且高准确性的方法来解决这些难题。

传统的图像分割算法利用前后景颜色上的差异进行对象分割，可初步满足病理图像中细胞核区域的分割要求。但由于上皮细胞核和基质细胞核均包含核酸物质，在与染色剂特异性结合后在颜色上并没有显著区别，使用传统的图像分割算法难以对上皮细胞核和基质细胞核进行分类。此外，细胞核之间的邻接、重叠现象使得细胞核分割的准确度仍有很大的提升空间。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提出一种前列腺癌病理图像中上皮细胞核的分割方法、装置和终端，可实现对前列腺癌病理图像中的上皮细胞核进行准确分类等。

本发明的一实施例提出一种前列腺癌病理图像中上皮细胞核的分割方法，包括：对获取的病理染色图像进行色彩空间转换，并基于所述转换得到的彩色图像的一单通道图像进行细胞核分割之后获取细胞核分割彩色图像；

对所述细胞核分割彩色图像的每一单通道图像中的每一细胞核的初始尺寸图像和缩放至预设固定尺寸后的缩放图像分别进行区域分割以得到相应的单通道区域图像，并对所述单通道区域图像进行特征提取以获取对应细胞核的单通道图像特征，以及基于所述单通道图像特征获取对应的多通道图像特征；

将所述对应细胞核的所述单通道图像特征和所述多通道图像特征输入细胞核分类模型中进行细胞核分类，并根据所述分类的结果确定所述病理染色图像中的上皮细胞核。

进一步地，在上述的前列腺癌病理图像中上皮细胞核的分割方法中，所述“基于所述转换得到的彩色图像的一单通道图像进行细胞核分割之后获取细胞核分割彩色图像”包括：

从所述转换得到的彩色图像中选取一使细胞核与背景之间差异最大的单通道图像；

对所述选取的单通道图像进行高斯平滑处理后，利用边缘检测算法进行细胞核的边缘像素检测并获得细胞核边缘像素的灰度值；

根据获得的所述细胞核边缘像素的灰度值利用阈值分割算法计算灰度值阈值，若所述选取的单通道图像中像素灰度值大于所述灰度值阈值，则判断当前像素归属为细胞核；