一種癌變細胞的自動診斷方法與流程
2023-06-01 12:44:26 1
本發明涉及生物醫學領域，具體涉及一種癌變細胞的自動診斷方法。
背景技術：
癌症是危害人類健康的一大疾病。在臨床醫學中，如何對癌細胞進行診斷也是一項非常重要的課題。現階段對癌症組織的診斷方式還是停留在人工對組織切片進行觀察，然後根據癌細胞的特徵依據經驗做出判斷。在生命科學上，癌細胞的形態特徵有：1、細胞外形改變：包括細胞增大、大小不一和多形性；2、細胞核改變：包括核大，核漿比例增大，核大小不一，形態異常，核仁肥大，數目增多，核膜增厚和核分裂活躍；3、細胞漿改變；4、變性壞死：癌細胞變性壞死，胞漿破壞形成裸核。
相關技術中，缺少一種通過癌細胞的細胞膜的差異，通過計算機視覺處理方法將癌細胞與健康細胞區別出來的手段。
技術實現要素：
本發明旨在至少解決上述技術問題之一。
為此，本發明的目的在於提出一種癌變細胞的自動診斷方法，用計算機視覺方法自動提取特徵，對細胞特徵進行判別。
為了實現上述目的，本發明的實施例公開了一種癌變細胞的自動診斷方法，包括以下步驟：s1：對待測組織圖像在電子顯微鏡下通過不同焦距下聚焦得到第一組織圖像和第二組織圖像；s2：對所述第一組織圖像進行邊緣檢測，以得到所述第一組織圖像中所有細胞的細胞核邊界；s3：根據所述第二組織圖像輔助標定所述第一組織圖像中所有細胞的中心點；s4：對所述第一組織圖像相鄰細胞之間的細胞膜進行統計，以根據統計結果確定所述第一組織圖像中的組織是否發生癌變。
進一步地，步驟s1進一步包括：s101：對所述待測組織圖像在電子顯微鏡下通過不同焦距下聚焦得到初始第一組織圖像和初始第二組織圖像；s102：對所述初始第一組織圖像和所述初始第二組織圖像進行直方圖均衡化處理得到所述第一組織圖像和所述第二組織圖像。
進一步地，步驟s2進一步包括：s201：對所述第一組織圖像進行圖像降噪處理，以突出所述第一組織圖像中所述細胞的邊界特徵；s202：採用邊緣檢測算法得到所述第一組織圖像中所有相鄰對比度高於預設對比度閾值的位置作為細胞核邊界；s203：對檢測到邊界不連續的位置，進行空間濾波處理，膨脹所檢測到的細胞核邊界。
進一步地，步驟s3進一步包括：s301：將所述第二組織圖像根據灰度值進行分割，找到所述第二組織圖像的最優分割灰度值；s302：將所述第二組織圖像進行二值化分割得到二值化第二組織圖像；s303：使用所述二值化第二組織圖像對所述第一組織圖像進行修剪，以輔助確定所述第一組織圖像的所有細胞的細胞核邊界。
進一步地，在步驟s303之後還包括：s304：對除所述第一組織圖像的所有邊界進行遍歷，去除相應邊界內包含像素點少於像素點閾值的點。
進一步地，步驟s4進一步包括：s401：識別所述二值化第二組織圖像中所有細胞核區域，並將所有細胞核區域的像素坐標的中心點位置作為相應細胞核區域的位置；s402：對每個細胞核區域，統計與周圍細胞之間中心連線上的邊界數目，進而確定每個細胞核區域與周圍細胞之間的細胞膜總數；s403：將各個細胞的細胞膜判別結果進行統計，如果預設數量的細胞是被檢測為癌細胞，則認為該組織發生癌變。
根據本發明實施例的癌變細胞的自動診斷方法，利用癌細胞與健康細胞之間存在的差別，用計算機視覺方法自動提取特徵，對細胞特徵進行判別、判別效率高、準確率高。
本發明的附加方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發明的實踐了解到。
附圖說明
本發明的上述和/或附加的方面和優點從結合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：
圖1是本發明實施例的癌變細胞的自動診斷方法的流程圖；
圖2是本發明一個實施例的癌變細胞的自動診斷過程的示意圖。
具體實施方式
下面詳細描述本發明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用於解釋本發明，而不能理解為對本發明的限制。
在本發明的描述中，需要理解的是，術語「第一」、「第二」僅用於描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。
參照下面的描述和附圖，將清楚本發明的實施例的這些和其他方面。在這些描述和附圖中，具體公開了本發明的實施例中的一些特定實施方式，來表示實施本發明的實施例的原理的一些方式，但是應當理解，本發明的實施例的範圍不受此限制。相反，本發明的實施例包括落入所附加權利要求書的精神和內涵範圍內的所有變化、修改和等同物。
以下結合附圖描述本發明。
圖1是本發明實施例的癌變細胞的自動診斷方法的流程圖。如圖1所示，本發明實施例的癌變細胞的自動診斷方法，包括以下步驟：
s1：對待測組織圖像在電子顯微鏡下通過不同焦距下聚焦得到第一組織圖像和第二組織圖像。
在本發明的一個實施例中，步驟s1進一步包括：
s101：對待測組織圖像在電子顯微鏡下通過不同焦距下聚焦得到初始第一組織圖像和初始第二組織圖像，此時初始第一組織圖像和初始第二組織圖像的像素對比度較低；
s102：為提升像素對比度，對初始第一組織圖像和初始第二組織圖像進行直方圖均衡化處理得到第一組織圖像和第二組織圖像，為後續步驟處理做好準備。
s2：對第一組織圖像進行邊緣檢測，以得到第一組織圖像中所有細胞的細胞核邊界。
在本發明的一個實施例中，步驟s2進一步包括：
s201：對第一組織圖像進行圖像降噪處理，以突出第一組織圖像中細胞的邊界特徵。其中，可以採用中值濾波器進行圖像降噪。
s202：採用邊緣檢測算法得到第一組織圖像中所有相鄰對比度高於預設對比度閾值的位置作為細胞核邊界。其中，可以採用canny邊緣檢測算法得到對比度高於預設對比度閾值的位置，canny邊緣檢測算法可以顯著減少圖像數據規模。
s203：對檢測到邊界不連續的位置，進行空間濾波處理，膨脹所檢測到的細胞核邊界。其中，可以採用wiener濾波器進行空間濾波處理，膨脹所檢測到的邊界，wiener濾波器的輸出與期望輸出的均方誤差非常小。
s3：根據第二組織圖像輔助標定第一組織圖像中所有細胞的中心點。
在本發明的一個實施例中，步驟s3進一步包括：
s301：將第二組織圖像根據灰度值進行分割，找到第二組織圖像的最優分割灰度值；
s302：將第二組織圖像進行二值化分割得到二值化第二組織圖像；
s303：使用二值化第二組織圖像對第一組織圖像進行修剪，以輔助確定第一組織圖像的所有細胞的細胞核邊界，除去對誤檢的細胞核邊界，減少統計的誤差。
在本發明的一個實施例中，在步驟s303之後還包括：s304：對第一組織圖像的所有邊界進行遍歷，去除相應邊界內包含像素點少於像素點閾值的點。
s4：對第一組織圖像相鄰細胞之間的細胞膜進行統計，以根據統計結果確定第一組織圖像中的組織是否發生癌變。
在本發明的一個實施例中，步驟s4進一步包括：
s401：識別二值化第二組織圖像中所有細胞核區域，並將所有細胞核區域的像素坐標的中心點位置作為相應細胞核區域的位置。
s402：對每個細胞核區域，統計與周圍細胞之間中心連線上的邊界數目，進而確定每個細胞核區域與周圍細胞之間的細胞膜總數。
s403：將各個細胞的細胞膜判別結果進行統計，如果預設數量的細胞是被檢測為癌細胞，則認為該組織發生癌變。
為使本領域人員進一步理解本發明，將通過以下實施例進行詳細說明。
圖2是本發明一個實施例的癌變細胞的自動診斷過程的示意圖。如圖2所示，本實施例中，輸入圖片為電子顯微鏡下不同焦距的兩組圖像，綜合利用已有的每組兩張圖片進行處理，進行判別。處理過程根據電鏡下圖像的特徵來進行處理，首先，針對電鏡圖片對比度低的問題，採用直方圖均衡化的方法，增強對比，為接下來進一步處理做好準備。
之後，在兩組圖像中，對第一組織圖像，首先採用中值濾波器，降低圖像的噪聲水平，突出細胞的邊界特徵。之後採用canny邊緣檢測算法，找出圖像中所有相鄰對比度較高的位置；之後針對所檢測到邊界不連續的問題，採用wiener濾波器進行空間濾波處理，膨脹所檢測到的邊界。
對於第二組織圖像，可以用此圖像來輔助標定細胞的中心點。首先，對圖像根據灰度值進行分割，找到圖像的最優分割灰度值，然後進行二值化分割，得到二值化後的細胞核圖像。該圖像進一步去輔助第一組織圖像除去對誤檢的細胞核邊界，減少統計的誤差。之後，識別出每一個細胞核區域，並進行標記，然後對於標記的每個區域，統計每個像素的坐標，將坐標的中位數作為該標記所對應區域的位置。
對於第一組織圖像，在通過第二組織圖像進行修剪之後，在對圖中所有邊界進行遍歷，除去那些包含像素非常少的點。
邊界統計過程：對相鄰細胞之間的細胞膜進行統計，進而去確定該組織的整體類型。統計過程包括兩個過程，首先基於距離識別出相鄰的標記中心，接下來去檢測兩個中心連線上的邊界數目。對同一個中心點的所有相鄰點進行相同的操作，統計與周圍細胞之間的細胞膜總數。對組織中所有的細胞進行相同的統計結果，然後將各個細胞的細胞膜判別結果進行統計，如果大部分的細胞是被檢測為癌細胞，則認為該組織發生癌變。
根據本發明實施例的癌變細胞的自動診斷方法，利用癌細胞與健康細胞之間存在的差別，用計算機視覺方法自動提取特徵，對細胞特徵進行判別、判別效率高、準確率高。
另外，本發明實施例的癌變細胞的自動診斷方法的其它構成以及作用對於本領域的技術人員而言都是已知的，為了減少冗餘，不做贅述。
在本說明書的描述中，參考術語「一個實施例」、「一些實施例」、「示例」、「具體示例」、或「一些示例」等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特徵、結構、材料或者特點包含於本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特徵、結構、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。
儘管已經示出和描述了本發明的實施例，本領域的普通技術人員可以理解：在不脫離本發明的原理和宗旨的情況下可以對這些實施例進行多種變化、修改、替換和變型，本發明的範圍由權利要求及其等同限定。