[发明专利]基于动态梯度阈值的细胞学图像分割方法有效
| 申请号： | 201910811432.3 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110517273B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 陈作平 | 申请（专利权）人： | 麦克奥迪（厦门）医疗诊断系统有限公司;麦克奥迪(厦门)医疗大数据有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/194;G06T5/00;G06T5/30 |
| 代理公司： | 北京市炜衡律师事务所 11375 | 代理人： | 许育辉 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市湖里区火*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于动态梯度阈值的细胞学图像分割方法，其包括预处理，生成细胞核梯度图，提取细胞核，以及提取细胞质等步骤。其中，细胞核的提取包括对细胞核梯度图进行二值化，得到梯度二值图；对梯度二值图进行区域跟踪，得到前景区域；提取前景区域包含的空洞，将空洞作为候选细胞核区域；判断候选细胞核区域以得到细胞核区域等步骤。提取细胞质包括以细胞核区域为中心，对以预设值为半径的局部区域进行二值化；对所述二值化后的局部区域采用区域跟踪得到前景像素块，判断前景像素块等步骤。本申请所公开的方法具有染色适应性好，细胞适应性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 梯度 阈值 细胞学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于动态梯度阈值的细胞学图像分割方法，其特征在于，包括下列步骤：/nS1 预处理：获得所述细胞学图像的灰度图像，并计算所述灰度图像的梯度，得到梯度图；/nS2 生成细胞核梯度图，包括下列子步骤：/nS2.1 二值化所述灰度图像，得到二值图像；/nS2.2 对所述二值图像进行邻域腐蚀，得到腐蚀后的二值图像；/nS2.3 用所述腐蚀后的二值图像过滤所述梯度图，得到所述细胞核梯度图；/nS3 提取细胞核，包括下列子步骤：/nS3.1 设定初始梯度阈值Ts、终止梯度阈值Te、阈值减小幅度ΔT以及当前梯度阈值Tc，其中，当前梯度阈值Tc＝Ts；/nS3.2 以所述当前梯度阈值Tc对所述细胞核梯度图进行二值化，得到梯度二值图；/nS3.3 对所述梯度二值图进行区域跟踪，得到前景区域；/nS3.4 提取所述前景区域包含的空洞，将所述空洞作为候选细胞核区域；/nS3.5 对所述候选细胞核区域进行以下判断，得到细胞核区域：/n(a)几何形态判断；/n(b)包含性判断；/n(c)可分性判断；/nS3.6 更新所述梯度图：在所述细胞核梯度图中，将所述当前梯度阈值Tc下提取出来的区域所占像素填充为255；/nS3.7 更新所述当前梯度阈值Tc：Tc＝Ts-ΔT；如果Tc<Te，则转步骤S4，否则转至步骤S3.2；/nS4 提取细胞质，包括下列子步骤：/nS4.1 以S3中得到的所述细胞核区域为中心，对以预设值为半径的局部区域进行二值化；/nS4.2 对所述二值化后的局部区域采用区域跟踪得到前景像素块，如果所述前景像素块大于所述细胞核区域，则将所述前景像素块作为候选细胞质区域。/n
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