[发明专利]在胸水荧光图像中分割细胞的方法和装置

说明书

本发明提供在细胞荧光图像中分割细胞的方法，包括：对细胞荧光图像进行整图级别的、基于自适应阈值分割算法的初级分割；在初级分割结果中进行关于尺寸条件和曲率条件的第一筛选，得到初级确定数据集、初级待定数据集；对初级待定数据集对应的局部图像进行局部图像级别的、基于灰度阈值分割算法的二次分割；在二级分割结果中进行第二筛选，得到二级确定数据集、二级待定数据集；在二级待定数据集对应的局部图像中进行局部图像级别的、基于分水岭分割算法的三次分割；对三次分割结果中进行第三筛选，得到三级确定数据集；将初级确定数据集、二级确定数据集和三级确定数据集合并，以得到细胞分割结果数据集然后输出。

技术领域

本发明涉及一种计算机及软件技术领域，具体涉及一种在胸水荧光图像中分割细胞的方法和装置。

背景技术

载玻片的胸水荧光图像共有三个通道，分别为APC，PE，FITC。APC最大吸收为630nm-650nm，发射波长为660nm，颜色大致为红色。PE最大吸收490nm-560nm，发射波长574nm，颜色大致为橙黄色。FITC最大吸收波长488nm，最大发射波长530nm，颜色大致为绿色。一个胸水荧光图像中的总细胞数目通常在2-20万个，胸水细胞的形态学特点是圆形，以及直径大小在6um到35um之间。现有技术的胸水细胞分割算法模型过于简单，分割效果差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种更加全面周到、准确率高的在胸水荧光图像中分割细胞的方法和装置，能够解决上述现有技术的技术问题。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种在细胞荧光图像中分割细胞的方法，包括：A：对细胞荧光图像进行整图级别的、基于自适应阈值分割算法的初级分割；B：在初级分割结果中进行关于尺寸条件和曲率条件的第一筛选，得到初级确定数据集、初级待定数据集；C：对所述初级待定数据集对应的局部图像进行局部图像级别的、基于灰度阈值分割算法的二次分割；D：在二级分割结果中进行关于尺寸条件和曲率条件的第二筛选，得到二级确定数据集、二级待定数据集；E：在所述二级待定数据集对应的局部图像中进行局部图像级别的、基于分水岭分割算法的三次分割；F：对三次分割结果中进行关于尺寸条件和曲率条件的第三筛选，得到三级确定数据集；G：将所述初级确定数据集、所述二级确定数据集和所述三级确定数据集合并，以得到细胞分割结果数据集然后输出。

可选地，在所述步骤A之前还包括：对所述细胞荧光图像进行中值滤波处理和对比度受限直方图均衡化处理。

可选地，步骤A中自适应阈值分割算法涉及两个参数：窗口尺寸block_size和偏值offset，当所述细胞荧光图像为细胞荧光APC通道图像时，block_size取值65，offset取值-33；当所述细胞荧光图像为细胞荧光PE通道图像时，block_size取值51，offset取值-33；所述细胞荧光图像为细胞荧光FITC通道图像时，block_size取值111，offset取值-35。

可选地，所述步骤C包括：对所述初级待定数据集中的细胞，首先根据该细胞对应的初级分割结果mask生成一个贴合矩形框，然后将贴合矩形框沿四周延展预设扩展宽度得到扩展矩形框；利用所述扩展矩形框在细胞荧光图像IMG以及初级分割mask上裁剪出小块图像img和msk_local，并且用扩展矩形框从1-(MASK-mask)上裁剪出mask2，然后计算img*msk2以得到细胞局部图像img_local；对所述细胞局部图像img_local进行基于灰度阈值分割，灰度阈值按如下公式计算：threshold＝mean+k*std，其中mean表示img_local的灰度均值，std表示img_local的灰度标准差，k为预设系数。