[发明专利]荧光显微镜图像结果判别方法

说明书

本发明公开了一种荧光显微镜图像结果判别方法，一、对荧光显微镜拍摄的样本图像进行红、绿、蓝三通道颜色分离，得到红色通道图像、绿色通道图像、蓝色通道图像；二、分别对红、绿色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像R1、G1；三、分别对二值图像R1、G1进行轮廓提取得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的多边形图像进行滤波；四、当经过滤波后二值图像G1上呈现的细胞图像个数≥1，并且呈现的细胞图像与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合时，判断样本图像为阳性；反之则判断所述样本图像为阴性。本发明优点在于实现程序批量化、智能化判别被检验样本的阴、阳性，大大提高了医生工作效率。

技术领域

本发明涉及荧光显微镜图像，尤其是涉及荧光显微镜图像结果判别方法。

背景技术

对病原体标志物检测过程中，样本经过稀释和离心后，放置到检测仪器内，自动完成玻片加样、温育、洗片、干燥等处理步骤，最后将玻片放置到荧光显微镜下拍摄图像，一个玻片上有多个孔（一般为十个孔），每个孔需要拍摄十张左右的荧光图像，通过对每个孔的十张荧光图像进行图像识别，判断出每一张图像上样本的阴、阳性，最后将十张图像判断结果汇总，得出该孔内样本的阴、阳性。目前，对荧光图像的识别工作多由医生通过肉眼观察判断，以确定样本的阴、阳性，这不仅存在人为的视觉误差、医生工作经验等因素，导致图像识别判断准确度底，而且医生的劳动强度大、工作效率低。

发明内容

本发明目的在于提供一种荧光显微镜图像结果判别方法，实现批量、快速、准确判别。

为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：

本发明所述的荧光显微镜图像结果判别方法，按照下述步骤进行：

第一步、对荧光显微镜拍摄的样本图像进行红、绿、蓝三通道颜色分离，得到红色通道图像、绿色通道图像、蓝色通道图像；抛弃所述蓝色通道图像，保留所述红色通道图像和所述绿色通道图像；

第二步、对红色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像R1；对绿色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像G1；

第三步、对所述二值图像R1进行轮廓提取（利用图像处理开源库Opencv中的函数FindContours），得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的所述多边形图像进行滤波，即：如果某个多边形图像的面积1000像素，则该多边形图像不作为细胞图像被过滤掉；如果某个多边形图像的面积≥大于1000像素，则该多边形图像作为一个细胞图像保留；

同理，对所述二值图像G1进行轮廓提取，得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的所述多边形图像进行滤波：如果某个多边形图像的面积1000像素，则该多边形图像不作为细胞图像被过滤掉，如果某个多边形图像的面积≥1000像素，则该多边形图像作为一个细胞图像保留；

第四步、当经过滤波后二值图像G1上呈现的细胞图像个数≥1，并且呈现的所述细胞图像与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合时，证明样本的正常细胞受到了感染，判断所述样本图像为阳性；反之，若经过滤波后二值图像G1上没有呈现细胞图像，或者呈现的细胞图像没有与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合，则判断所述样本图像为阴性。

第二步中的所述灰度处理和二值法处理为：

对所述的红色通道图像和绿色通道图像分别进行扫描，找出最大灰度Max和最小灰度值Min，取阈值T为中间值，计算公式为：T=(Max+Min)/2，然后扫描图像，对每一个像素的灰度值处理，灰度值大于阈值T则变为255白色，灰度值小于阈值T则变为0黑色，从而得到黑白区分的二值图像R1、G1。

所述样本图像为JPG、BMP或PNG图像格式。