[发明专利]一种基于ATP酶染色的肌纤维细胞图像分类识别方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于ATP酶染色的肌纤维细胞图像分类识别方法及系统，该方法收集满足形态完整要求的肌纤维组织后按照设定的冷冻操作处理，进而对肌纤维组织切片进行ATP酶染色作为用于识别的肌纤维细胞图像，借助预先构建的基础分类模型提取出肌纤维细胞图像中I型细胞，针对排除I型细胞干扰后的细胞图像进行自动化质控处理，分割细胞间连接关系并剔除冰晶的干扰，进而结合色彩空间描述技术和样本聚类方法将II型细胞进行细化分类。采用上述方案，克服了现有肌纤维细胞识别技术操作繁杂、精确度不足的问题，采用少量的训练样本构建分类模型后即可实现自动化的基础分类，配合细胞图像处理以及聚类运算识别，提高了肌纤维细胞识别的精确度和效率。

技术领域

本发明涉及细胞图像优化处理技术领域，尤其涉及一种基于ATP酶染色的肌纤维细胞图像分类识别方法及系统。

背景技术

随着人民生活水平的不断提升以及对美好生活的更高向往，广大人民不再满足于有饭吃有菜吃，而追求更健康、更美味和营养价值更高的高品质食物，例如牲畜肉类食物。目前牲畜肉类消费中，猪肉占据最主要的部分，高达60％以上。要获得更健康、美味猪肉的前体是需要对要其肉质表型进行全面精准的测定，衡量肉质表型的性状主要有PH值、滴水、肉色、大理石纹以及肌肉切片中肌纤维类型和数目等指标。

但是要明确牲畜肉类肌纤维类型和数目，则需要对肌细胞切片染色后观察统计，现有技术中多采用采集样品切片置于显微镜下观察统计，为了提高显微镜下细胞计数的精准性，每个样本需要重复计数3次，每张切片在显微镜下的显微视野要重复5次，人工统计极其耗时耗力，且容易出错，极大地限制了该领域的发展。

现有技术中也存在个别利用卷积神经网络技术实现细胞图像识别，但是其需要海量的细胞图像样本，结合理论数学计算，无法实现精确的细胞特性表征，可靠性有待提升。

公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成己为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于ATP酶染色的肌纤维细胞图像分类识别方法，在一个实施例中，所述方法包括：

样本采集步骤、收集满足形态完整要求的肌纤维组织，将所述肌纤维组织按照设定的标准进行一次切割，并对一次切割后的肌纤维组织进行冷冻处理；

样本染色步骤、在恒温环境中对冷冻后得到的肌纤维组织进行二次切割，并利用ATP酶对二次切割后的肌纤维组织进行染色，保存染色后的图像作为肌纤维样本图像；

一级分类步骤、利用基于随机森林算法预先构建的基础分类模型对样本图像中的所有细胞和I型细胞进行标识及划分，基于标识划分后的样本图像构建对应的全细胞数据库，通过全细胞剔除I型细胞从而提取出II型细胞图像，针对I型细胞识别的结果图像则置入设置的I型细胞数据库中；

自动质控步骤、先基于形态学的分水岭方法对II型细胞的样本图像实现优化分割，进而对分割后的II型细胞样本图像进行冰晶识别及冰晶筛除处理，得到待计算的II型细胞样本图像；

二级分类步骤、针对待计算的II型细胞样本图像，结合色彩空间描述技术和样本聚类方法将II型细胞细化分为两类并标识。

优选地，一个实施例中，所述自动质控步骤中，包括以下操作：

步骤A1、考虑拓扑学理论，利用分水岭方法基于区域将II型细胞样本图像中细胞之间的链接分割开；

步骤A2、利用四点采样法分区域对II型细胞样本图像中的冰晶进行识别，当冰晶总数量超过设定条件时，采用设定的规则进行冰晶尺寸划分，并将符合设定尺条件的大冰晶剔除。

进一步地，一个实施例中，所述自动质控步骤中，在所述步骤A2之前还包括：