[发明专利]一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法

权利要求书

1.一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，基于MCD文件作为输入文件，首先对样本切片，然后采用质谱成像系统对样本进行扫描，检测不同样本的单细胞层面的多种抗体信息，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对得到的MCD原始文件进行拆分，针对不同种类抗体拆分为不同的图层文件，然后得到抗体图层文件，同时将抗体图层文件保存为tiff格式；

S2、用得到的原始文件作为参数，调用卷积神经网络模型进行识别，识别出该样本切片图像中的特殊点；

S3、针对每种抗体的图层文件，使用Gaussian Filter的方法进行锐化处理，然后对图层文件进行灰度处理、滤波处理和边缘化检测提取，生成处理后的tiff格式文件。

S4、对DNA1和DNA2的抗体图层文件进行融合处理，合并为DNA图层文件，作为每个细胞的细胞核的位置进行识别；

S5、将CD45，CD8，CD4，CD56和SMA等细胞膜上的抗体图层文件进行融合处理，合并为细胞边界图层文件，使用Gradient图片分割算法和Otsu过滤算法，对图片进行处理，作为每个细胞的细胞边界位置进行识别；

S6、将上述步骤4和步骤5中得到的细胞图层进行融合，得到细胞边界的图层文件。

2.根据权利要求1所述的一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，其特征在于：所述边缘检测提取图像中不连续部分的特征，根据闭合连续边缘来确定具体区域，将具有相同特征的区域划分在一起，区域之间由边缘进行分界，边缘检测的边缘定义为图像中灰度值发生急剧变化的区域边界；图像灰度变化情况用图像灰度分布梯度反应，通过对原始图像微分技术构造边缘检测算子来进行边缘检测，具体包括图像滤波和图像锐化，然后进行Canny边缘识别算法。

3.根据权利要求2所述的一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，其特征在于：所述步骤3中图像灰度化采用平均值法进行，即计算R、G、B三个分量的平均值，然后将平均值作为灰度图像的灰度值，公式如下：Gray＝(B+G+R)/3。

4.根据权利要求1所述的一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，其特征在于：所述卷积神经网络模型包括正常样本切片数据库、具有异常的样本切片数据库，卷积神经网络模型采用卷积神经网络，卷积神经网络对图像微观结构的特征提取、分类计算、卷积计算、深化学习过程和迭代检测。