[发明专利]一种基于核密度函数的量化胶质瘤侵袭性的可视化方法

权利要求书

1.一种基于核密度函数的量化胶质瘤侵袭性的可视化方法，其特征在于，具体步骤如下：

(1)先将胶质瘤组织切片中各个细胞核转换为二值化图像；

(2)然后进行细胞核的核密度估计，得到细胞的核密度信息图；

(3)最后通过可视化结果判断肿瘤的侵袭趋势；

步骤(2)的具体方法如下：

(2-1)对二值化图像进行去除杂点以及分水岭法处理，得到细胞核的定位信息；

(2-2)将步骤(2-1)所得细胞核定位信息导入到Rstudio中，下载ggplot2和RColorBrewer包，使用ggplot2的多种基于核密度估计算法的参数来执行作图，得到细胞的核密度信息图；

步骤(2-1)的流程如下：

(2-1-1)去除杂质，一种中值滤波器，替代像素以其临域3×3个像素的平均像素值；

(2-1-2)执行扩张操作，然后腐蚀，以平滑对象并填充空缺；

(2-1-3)分水岭法分割连接在一起的细胞核；

(2-1-4)分析粒子，点击Analyze，Analyze Particles,选中record starts,得到结果XM,YM为质心坐标，File，Save as质心坐标结果至Excel表格；

步骤(2-2)中，所述核密度信息图为二维统计直方图或二维核密度直方图，其中，二维统计直方图为方块形或者六方形，二维核密度直方图为栅格形或者多边形；

步骤(2-2)中，使用R语言ggplot2包的stat_density_2d()函数可视化，其可联合MASS包中kde2d()函数进行细胞核的核密度估计，并利用结果进行可视化；主要执行操作步骤和执行代码：

df代表细胞核的坐标点矩阵，V1,V2分别代表X，Y轴的坐标

#(2-2-1)散点图函数

ggplot(df,aes(x,y))；

#(2-2-2)绘制2D密度图函数，geom＝raster表示生成经典的栅格图，也可以设置为polygon生成多边形轮廓图；使用..density..将密度曲面的高度映射给等高线的颜色；contour代表轮廓线；

+stat_density_2d_filled(geom＝raster,aes(fill＝..density..),contour＝F)

#(2-2-3)scale_fill_gradientn()设置根据对应的密度估计值以填充密度图中的颜色；colormap设置梯度颜色区间；limits设置可视化的密度值范围；breaks表示breaks参数重新定义色条范围并根据break范围划分颜色范围；oob＝

scales::squish表示超过阈值范围按照极限值的颜色进行填充；这些步骤可以在不同组间设置成同一量度，方便进行组间侵袭性的比较；

+scale_fill_gradientn(colours＝colormap,limits＝c(2e-07,2e-06),

breaks＝seq(2e-07,2e-06,by＝1e-09),oob＝scales::squish)；

(2-2-4)设置主题参数

+theme_classic()；

(2-2-5)设置图片背景坐标轴线的大小和文字的大小

+theme(panel.background＝element_rect(fill＝white,

colour＝black,size＝0.25),#设置面板的背景

axis.line＝element_line(colour＝black,size＝0.25),

#设置坐标轴线颜色、大小

axis.title＝element_text(size＝13,face＝plain,color＝black),

#设置坐标轴标题文本大小、颜色

axis.text＝element_text(size＝12,face＝plain,color＝black),

legend.position＝right)

#设置坐标轴刻度文本大小、颜色；

步骤(1)的具体方法如下：

(1-1)利用图像采集设备采集胶质瘤组织切片图像，并导入ImageJ软件，安装Fiji插件包；

(1-2)打开图片，运行Macro代码进行批处理，选择颜色阈值，选择Convert to Mask栏得到二值化图像；

步骤(1-1)中，所述胶质瘤组织切片图像为HE或免疫荧光图像；

步骤(1-2)的具体流程如下：

(1-2-1)运行Fiji，打开HE图像或者共聚焦扫描图像；

(1-2-2)自动选择颜色阈值；或者手动选择；

(1-2-3)设置颜色区间范围，需要手动调整；因为苏木素染色时间以及染料的新鲜程度会影响细胞核的颜色深浅，所以不同批次间的染色需要调整阈值，以尽可能的选中图片里所有的细胞核；

(1-2-4)选中细胞核区域后，将图像变为二值化的图像，即将图片转化为黑白版，转换为黑色前景色和白色背景色的值，以便于后续二值化图像的各种操作；

步骤(3)的具体方法为：根据核密度信息图颜色的深浅判断该区域的肿瘤细胞分布密度，并且大致判断肿瘤的侵袭趋势。