[发明专利]一种细胞分层图像处理方法及系统

说明书

本发明公开一种细胞分层图像处理方法及系统，该方法包括：从采集的细胞分层图像中提取感兴趣区域并去噪；对去噪后图像的局部信息增强以增大整个图像对比度；通过均值漂移算法对增强图像进行图像平滑处理和图像分割处理；通过泛洪填充算法对分割的图像进行填充，获得粗分界区；对填充后的图像进行灰度化处理并进行边缘检测，获得分割边界；将分割边界所在区域填充完整并进行闭运算，获得完整的边界；提取边界轮廓并在所述轮廓内绘制边界线，获得细胞分层图像。解决现有技术中细胞群分层适用性不高等缺陷，提高细胞群分层精确度和实时性。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体是一种细胞分层图像处理方法及系统。

背景技术

当前随着人口老龄化严重和严重疾病的困扰，全世界范围内都在进行积极的推行细胞疗法，免疫细胞与干细胞等细胞产品对人类大健康有着举足轻重的现实意义。目前为止，细胞制备技术得到了一定的发展，不再需要过多的人工干预或干涉，整个制备过程都实现了自动化和智能化生产。在细胞制备过程中，主要包括功能模块，分别是细胞分离、细胞培养。以上这些功能模块都是智能化操作，其中，基于图像处理的细胞分层方法属于细胞分离模块，其主要目的是分离出白细胞，以分离标准判定分离的阶段及决定是否终止细胞分离操作，从而采取一系列的终止分离操作。

现有基于图像处理的图像分层方法，大都是采用分割的方法。公开号为CN201710942273的发明专利文献公开了一种视网膜图像分层的方法、装置、设备及可读存储介质，该发明采用图像处理的方法对视网膜图像进行分层，通过平直化处理、初始过分割及预设合并规则获取视网膜分层结果，但是其主要解决视网膜图像分层，并不适用于人体其他的细胞图像分层。

公开号为CN201410772520的发明专利文献公开了一种基于Meanshift聚类和形态学操作的AML细胞分割方法，该发明的算法从空间距离和颜色距离两方面对骨髓细胞核进行聚类，并结合形态学操作和改进的分水岭变换计数，解决了粘连骨髓细胞、骨髓细胞核的精确分割问题；首先，其主要解决细胞个体之间的分割问题，并不是解决细胞群分层问题，细胞群例如是指白细胞和白细胞在一起的群，在高速旋转下，由于红细胞的密度比白细胞的密度大，所以会形成明显的分群现象；其次，该发明有通过颜色解决分割问题，颜色分割的缺陷主要体现在分割的图像受光照影响大，不同时刻图片的颜色信息会不同，因此基于颜色进行分割分层是不切实际的，其无法适用于多种环境。

因此，鉴于此，本申请的技术方案在前人类似工作的基础上，针对如何提高细胞制备的精确性和准确度问题上，提出了一种采用高速相机获取图像，基于均值漂移和边缘轮廓的细胞图像分层方法。

发明内容

本发明提供一种细胞分层图像处理方法及系统，用于克服现有技术中细胞群分层适用性不高等缺陷，实现提高细胞群分层精确度和实时性。

为实现上述目的，本发明提供一种细胞分层图像处理方法，包括以下步骤：

从采集的细胞分层图像中提取感兴趣区域并去噪；

对去噪后图像的局部信息增强以增大整个图像对比度；

通过均值漂移算法对增强图像进行图像平滑处理和图像分割处理；

通过泛洪填充算法对分割后的图像进行填充，获得粗分界区；

对填充后的图像进行灰度化处理并进行边缘检测，获得分割边界；

将分割边界所在区域填充完整并进行闭运算，获得完整的边界；

提取边界轮廓并在所述轮廓内绘制边界线，获得细胞分层图像。

为实现上述目的，本发明还提供一种细胞分层图像处理系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有细胞分层图像处理程序，所述处理器在运行所述细胞分层图像处理程序时执行所述方法的步骤。