[发明专利]一种基于图像识别的细胞计数方法有效
申请号: | 201010282484.5 | 申请日: | 2010-09-16 |
公开(公告)号: | CN101949819A | 公开(公告)日: | 2011-01-19 |
发明(设计)人: | 刘明星;李鹏杰;郑众喜;韩隽 | 申请(专利权)人: | 北京优纳科技有限公司 |
主分类号: | G01N15/14 | 分类号: | G01N15/14 |
代理公司: | 北京金阙华进专利事务所(普通合伙) 11224 | 代理人: | 吴鸿维 |
地址: | 100085 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 图像 识别 细胞 计数 方法 | ||
技术领域
本发明属于医学检验科领域,更具体地说,本发明涉及一种免疫细胞计数方法,即通过对整张玻片进行图像扫描,获取玻片的图像信息,并利用图像识别的方法识别图像中的免疫细胞,从而达到自动计数和形态分析的目的。
背景技术
CD4细胞是人体免疫系统中的一种重要免疫细胞。由于艾滋病病毒攻击对象是CD4细胞,所以其检测结果对艾滋病治疗效果的判断和对患者免疫功能的判断有重要作用。正常成人的CD4细胞在每立方毫米500个到1600个,艾滋病病毒感染者的CD4细胞出现进行性或不规则性下降,标志着免疫系统受到严重损害,当CD4细胞小于每立方毫米200个时,可能发生多种机会性感染或肿瘤。
传统的CD4细胞计数,使用流式细胞仪。即以激光为光源,将被检细胞用荧光标记抗体结合后输入流式细胞仪,通过高速流动系统对细胞排列成行,一个一个的流经检测区,当细胞从流动室喷嘴处流出时,超声振荡搅动液流,使液流断裂成一连串均匀的小滴,每滴内最多只含有一个细胞,细胞经荧光探针的光反应和标记物的光散射能力中获取信息,进行计数。这种计数方法的准确率在±50个细胞上下,对于破损细胞、连体细胞,凋亡细胞不能很好地计数,并且无法直观地评估计数结果正确与否。
本发明公开的免疫细胞计数方法,以计算机视觉的方式,通过数字相机将实体切片信息转化为数字图像信息,再经由图像识别的方法完成细胞计数。计数准确率在98%以上,高于传统的流式细胞仪。更重要的是,可以通过对扫描的细胞图像进行复查,并对细胞形态做进一步的分析,这些都是流式细胞仪无法做到的。除了对免疫细胞CD3/CD4/CD8的检查,本发明公开的方法还可以对免疫细胞之外的各类细胞进行检测,具备通用性,并可以根据细胞特征对细胞进行分类等等。
发明内容
为解决传统的流式细胞仪在细胞计数方面的不足,本发明公开了一种基于图像识别的细胞计数方法。
本发明具体采用以下计数方案:
一种基于图像识别的细胞计数方法,所述方法使用全自动数字切片扫描设备对细胞玻片进行扫描,基于对细胞玻片的图像处理分析进行细胞的计数;其特征在于,所述方法包括以下步骤:
(1)制作方形细胞玻片,将待计数的细胞固定在一方形区域内,并将所述细胞玻片置于所述扫描设备扫描的玻片架上;
(2)通过所述扫描设备对所述细胞玻片进行扫描,采集所述细胞玻片的图像;
(3)根据待计数细胞的形态特征信息,对所述细胞玻片图像中的符合待计数细胞形态标准的细胞进行识别并统计数量。
通过本发明,不仅可实现对细胞准确计数,还可在单细胞水平实现细胞可视化,真正实现目标细胞实体保存、动态影像全记录,帮助科研人员直接洞察细胞数量、功能、状态,为临床疾病诊断提供新手段,这在整个免疫诊疗中具有开创性意义得免疫细胞数字化图片,弥补了流式细胞仪和ELISPOT等不能对细胞进行直接分析的缺陷
附图说明
图1是全自动扫描设备扫描过程的正视图;
图2是全自动扫描设备扫描过程的俯视图;
图3是扫描前进行黑框边角定位的过程;
图4是移动马达自动扫描玻片的过程;
图5是扫描过程采集的图像数据;
图6是细胞计数流程图;
图7是细胞检测流程图。
具体实施方案
下面根据说明书附图并结合优选实施例对本发明的技术方案作进一步详细说明。
本发明公开的一种基于图像识别的细胞计数方法,该方法使用全自动数字切片扫描设备对细胞玻片进行扫描,基于对细胞玻片的图像处理分析进行细胞的计数;其特征在于,所述方法包括以下步骤:
(1)制作细胞玻片,将待计数的细胞固定在一方形区域内,并将所述细胞玻片置于所述扫描设备扫描的玻片架上(如图2所示);
(2)通过所述扫描设备(如图1所示)电机驱动控制玻片在X/Y/Z三个方向上的移动,经物镜、镜筒、相机组成的光学成像系统,当玻片移动到物镜正下方时,采集所述细胞玻片的图像;
(3)根据待计数细胞的形态特征信息,对所述细胞玻片图像中的符合待计数细胞形态标准的细胞进行识别并统计数量。
免疫细胞玻片在制作时通过黑色油墨将细胞固定在一个黑色的框内,如图3所示。通过在X,Y方向上移动玻片并识别黑框的方法找到黑色框的左上角,以此作为初始扫描点O。
从采集到的图像可以看出,黑框的灰度值非常低,因此可以设置一个固定的二值化阈值,例如50,将图像分成前景点(灰度值>30)和背景点(灰度值<30)两个部分。如果在图像左上方存在背景而右下方为前景则说明已经找到黑框的左上角位置。
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