[发明专利]一种用于DNA倍体分析的SVM细胞核分类器训练方法

说明书

本发明提供了一种用于DNA倍体分析的SVM细胞核分类器训练方法，包括：对细胞学的扫描图像进行预处理得到多个细胞核待选区一；去除每个细胞核待选区域一中的淋巴细胞以及杂质图像；于细胞核待选区域一中去除重叠的细胞核，得到由单个细胞核构成的多个细胞核待选区域二；分别提取每个细胞核待选区域二的多种形态特征、纹理特征和颜色特征以组成一个多维的特征，多维的特征用以作为最终的细胞核待选区域三；采用SVM分类器对细胞核待选区域三进行分类训练，其中，分类结果包括粒细胞和体细胞。其技术方案的有益效果在于，能有效地在分类前过滤大量淋巴细胞、杂质和重叠细胞，使用较少的特征主要对体细胞和粒细胞进行分类，提高了分类器训练的效率。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种用于DNA倍体分析的SVM细胞核分类器训练方法。

背景技术

细胞学检查作为宫颈癌、口腔癌等早期癌症筛查的主要途径，需要经验丰富的病理医生在显微镜下对细胞核形态、颜色等进行分析给出结论，这种方法存在效率低、可重复性差且容易受主观性影响。而DNA倍体分析技术通过估计细胞核DNA的含量自动给出结果，相较而言，敏感性高、客观并且可重复性强，这项技术有效解决了医生经验不足的问题，也提高了筛查效率。但是DNA倍体分析需要对细胞核进行分类，主要对体细胞进行分析，而现有基于SVM或GDBT的细胞核分类器通常会按体细胞、粒细胞、淋巴细胞、杂质样本做四分类分类器，采用大量(80维甚至更高)基于形态、颜色和纹理等特征进行训练。但由于杂质形态、颜色多样因此通常难以准确分离，这影响了分类器的训练效率和分类结果。

发明内容

针对现有技术中的SVM细胞核分类器训练方法存在的上述问题，现提供一种旨在提高SVM细胞核分类器的训练效率的训练方法。

具体技术方案如下：

一种用于DNA倍体分析的SVM细胞核分类器训练方法，其中，包括以下步骤：

S1、对细胞学的扫描图像进行预处理得到多个细胞核待选区一；

S2、去除每个所述细胞核待选区域一中的淋巴细胞以及杂质图像；

S3、于所述细胞核待选区域一中去除重叠的细胞核，得到由单个细胞核构成的多个细胞核待选区域二；

S4、分别提取每个所述细胞核待选区域二的多种形态特征、纹理特征和颜色特征以组成一个多维的特征，所述多维的特征用以作为最终的细胞核待选区域三；

S5、采用SVM分类器对所述细胞核待选区域三进行分类训练，其中，分类结果包括粒细胞和体细胞。

优选的，在所述S1中，包括以下步骤：

S11、对所述扫描图像进行双边滤波以及均值滤波处理；

S12、采用颜色反卷积的方法得到细胞核区域部分；

S13、对所述细胞核区域部分采用最大值稳定区域处理得到局部区域；

S14、对所述局部区域基于轮廓信息进行区域二值化处理。

优选的，在所述步骤S2中，通过采用预设面积阈值的方法去除淋巴细胞。

优选的，在所述步骤S2中，杂质图像中蓝色通道像素值较小，去除杂质图像的方法，如下式所示：

B_min＝min(I_B*I_mask)；

其中，I_B为蓝色通道图像，I_mask为细胞核掩膜。

优选的，在所述步骤S3中，去除重叠的细胞核的方法包括，设置连通域的有效阈值进行滤波处理，过滤后的连通域个数若不为零，则判定当前的细胞核为重叠细胞核，予以过滤处理。