[发明专利]一种肿瘤组织微排列图像的自动分割方法

摘要

本发明公开了一种肿瘤组织微排列图像的自动分割方法，提取病理图像中某数据位的图像，对该图像经过一系列图像处理后，利用Delaunay三角剖分法按顺序找到每张数据缩略图中各个肿瘤组织坐标，依次提取出单个肿瘤组织图像，并获取每个肿瘤组织的相关信息。本发明能够快速提取不同数据位的数据，比手动分割方案更加准确，便于准确快速开展后续癌症等级分析工作，减少了人工提取的工作量和计算机的计算量及存储量。

主权项

1.一种肿瘤组织微排列图像的自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)读取肿瘤组织微排列全扫描数据，判断有多少张不同数据位的图像，提取其中某个数据位的图像；(2)对提取的图像进行灰度化处理，得到灰度图像，通过阈值变换法把灰度图像转换成二值图像，再将二值图像依次经开操作和闭操作，从而得到清晰的边缘形状；(3)删去图像中非零像素值个数小于预设阈值的小块区域，然后再对图像进行空洞填充处理；(4)找到图像中每个块的质心坐标，利用Delaunay三角剖分法计算各块质心坐标之间的距离，质心距离小于质心距离预设值的各分散块属于同一个肿瘤组织，将属于同一个肿瘤组织的分散块连接起来，再对图像按步骤(3)进行处理；(5)对图像进行凸变换操作，得到Delaunay三角顶点集；(6)计算Delaunay三角顶点集中任意两点之间连线的斜率，保留斜率在斜率预设值范围内的所有Delaunay三角连线；(7)在图像中找到每一行第一个肿瘤组织的质心坐标，并根据步骤(6)得到的Delaunay三角连线找到各行每个肿瘤组织的质心坐标，并存入坐标排布矩阵，再将病人肿瘤组织信息记录表中的信息按照表格顺序存入信息矩阵中，其中坐标排布矩阵中各元素值与信息矩阵中相应位置处的元素值一一对应，从而建立信息矩阵与坐标排布矩阵的映射关系；(8)读取肿瘤组织微排列全扫描数据中不同数据位的数据全图，按照步骤(7)得到的坐标排布矩阵，在不同数据位的数据全图中依次取出每个肿瘤组织的图像，并根据步骤(7)建立的映射关系，获取各个肿瘤组织的相关信息。