[发明专利]细胞图像的识别方法、装置以及系统

权利要求书

1.一种细胞图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

接收至少两个通道图像；

对每一所述通道图像分别进行轮廓图像提取以获得每一通道图像中的多个轮廓图像以及对应于每一所述轮廓图像的特征参数；

依据一第一判断条件和所述特征参数对所述轮廓图像进行筛选获得一第一轮廓图像集合；

依据一第二判断条件对所述第一轮廓图像集合进行筛选获得一第二轮廓图像集合以及一第三轮廓图像集合；

响应所述第二轮廓图像集合产生至少一第一细胞图像；

响应所述第三轮廓图像集合产生至少一待鉴别的第二细胞图像；

通过一神经网络模型获得每一待鉴别的所述第二细胞图像的目标细胞概率值；

依据一鉴别概率阈值和所述目标细胞概率值鉴别所述第二细胞图像；以及

将鉴别后的第二细胞图像和所述第一细胞图像输出；

其中，所述通道图像包括第一通道图像和第二通道图像，所述第一判断条件包括以下条件中的至少一个条件：

所述第一通道图像中的所述轮廓图像和所述第二通道图像中的对应的所述轮廓图像的交叠比值处于一第一阈值范围；

所述轮廓图像的形态指数处于一第二阈值范围；

所述第一通道图像中的所述轮廓图像和所述第二通道图像中的对应的所述轮廓图像的亮度比值处于一第三阈值范围；

所述第一通道图像中的所述轮廓图像和所述第二通道图像中的对应的所述轮廓图像的面积比值处于一第四阈值范围。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述通道图像包括一蓝色通道的Hoechst染色图像以及一红色通道的EpCAM染色图像。

3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述第二判断条件包括以下条件中的至少一个条件：

所述第一通道图像中所述轮廓图像和所述第二通道图像中的对应的

所述轮廓图像的交叠比值处于一第五阈值范围；

所述轮廓图像的形态指数处于一第六阈值范围；

所述第一通道图像中的所述轮廓图像和所述第二通道图像中的对应的所述轮廓图像的亮度比值处于一第七阈值范围；

所述第一通道图像中的所述轮廓图像和所述第二通道图像中的对应的所述轮廓图像的面积比值处于一第八阈值范围。

4.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述通道图像还包括一绿色通道的CD45染色图像。

5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述通道图像还包括一第三通道图像，所述第一判断条件包括：所述第一通道图像中的所述轮廓图像于所述第三通道图像中不存在对应的所述轮廓图像。

6.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述神经网络模型通过以下步骤获得：

接收至少两个样本通道图像；

对每一所述样本通道图像分别进行轮廓图像提取以获得每一样本通道图像中的多个样本轮廓图像以及对应于每一所述样本轮廓图像的特征参数；

依据所述第一判断条件和所述特征参数对所述样本轮廓图像进行筛选获得一样本轮廓图像集合；

响应所述样本轮廓图像集合产生多个样本细胞图像；

依据所述多个样本细胞图像生成一训练集；以及

依据所述训练集训练获得所述神经网络模型。

7.根据权利要求6所述的识别方法，其特征在于，所述依据所述多个样本细胞图像获得一训练集还包括：对所述样本细胞图像进行图像增广操作以增加所述样本细胞图像的数量。

8.根据权利要求7所述的识别方法，其特征在于，所述图像増广操作包括下列操作中的至少一个操作：

对所述样本细胞图像旋转一预设角度；

对所述样本细胞图像进行转置；

对所述样本细胞图像进行随机亮度变换；

对所述样本细胞图像进行极坐标系变换。