[发明专利]一种细胞膜识别及分割方法

说明书

本发明提供一种细胞膜识别及分割方法，包括以下步骤：步骤S1，提供一细胞膜阳的免疫组织化学切片图像；步骤S2，根据免疫组织化学切片图像获取一阳性染色图像；步骤S3，根据染色图像获取一阳性细胞膜分割图像蒙版。有益效果是：本发明结构简单，使用方便，无需耗时耗力，能够精准地测量免疫组织切片中阳性细胞的数量，从而保证医生诊断的准确性。

技术领域

本发明涉及生化检测技术领域，尤其涉及一种细胞膜识别及分割方法。

背景技术

随着IHC(immunohistochemistry，免疫组织化学)技术的兴起和发展，医生可根据细胞膜阳的免疫组织化学切片中通过3,3’二氨基联苯胺染色的阳性染色细胞的数量及占比进行诊断，通常情况下，医生通过扫描仪直接观察免疫组织切片，对阳性细胞个数进行大致计算，无法得到准确的数值，从而导致医生诊断的不一致性。

现有技术下，通过深度学习算法进行模型训练，以实现对阳性细胞膜的检测，进而实现识别阳性染色细胞，但对模型进行大量标注，耗费时间与精力，且上述方式鲁棒性较差，无法适用于不同染色剂的差异，从而导致得到图像信息不一致。因此，针对上述问题，本发明提出一种针对细胞膜阳免疫组织化学切片的阳性染色细胞膜识别及分割方法。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种细胞膜识别及分割方法，包括以下步骤：

步骤S1，提供一细胞膜阳的免疫组织化学切片图像；

步骤S2，根据所述免疫组织化学切片图像获取一阳性染色图像；

步骤S3，根据所述染色图像获取一阳性细胞膜分割图像蒙版。

优选的，所述步骤S2包括：

步骤S21，对所述免疫组织化学切片图像做染色分离处理得到对应多个通道的图像；

步骤S22，选取对应阳性染色通道的图像作为所述阳性染色图像；

步骤S23，对所述染色图像进行二值化处理，得到一阳性染色图像蒙版。

优选的，所述步骤S3包括：

步骤S31，以至少两个不同的标准差对所述阳性染色图像做至少两次高斯模糊；

步骤S32，通过至少两次所述高斯模糊的结果计算获得差值；

步骤S33，根据所述差值计算获得所述权重矩阵；

步骤S34，将所述权重矩阵的元素缩放至一预设范围；

步骤S35，将缩放后的所述权重矩阵进行二值化，得到一阳性细胞膜图像蒙版；

步骤S36，对所述阳性细胞膜图像蒙版进行开操作，并对所述开操作结果进行膨胀，得到所述阳性细胞膜分割图像蒙版。

优选的，所述步骤S21包括：

步骤S211，根据所述切片图像计算获得一光密度图；

步骤S212，根据所述光密度图计算获得一染色密度图；

步骤S213，对所述染色密度图进行转换得到所述多个通道的图像。

优选的，所述步骤S211中，所述光密度图的计算公式为其中I₀＝[255,255,255]；

所述步骤S212中，所述染色密度图的计算公式为S＝M^-1OD，其中M为免疫组织化学染色矩阵；

所述步骤S213，所述染色密度图的转换公式为S_RGB＝e^-S。

优选的，所述步骤S31中，所述高斯模糊通过以下公式进行：