一種從糞便顯微圖像中提取細胞的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種從糞便顯微圖像中提取細胞的方法，包括以下步驟：（1）用相機拍攝細胞顯微圖像并保存到計算機，讀取此細胞顯微圖像并計算其平均梯度G，根據(jù)G值調(diào)節(jié)顯微鏡焦距并繼續(xù)拍照讀圖，直到找到最大平均梯度G對應(yīng)的最清晰圖像IIN為止，（2）對步驟（1）得到的最清晰圖像IIN提取脂肪球，以獲得IIN中脂肪球的位置和數(shù)目，（3）利用邊緣提取和閾值分割方法對步驟（1）得到的最清晰圖像IIN提取細胞，以得到IIN中紅細胞和白細胞的位置、種類及數(shù)目。本發(fā)明能夠解決如何通過顯微圖像得到圖像清晰度以控制顯微鏡聚焦，以及如何在背景雜質(zhì)多、細胞與背景對比度低、細胞邊緣不明顯的情況下找到細胞的具體位置并且判定細胞類型的技術(shù)問題。
【專利說明】一種從糞便顯微圖像中提取細胞的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于生物醫(yī)學圖像處理領(lǐng)域，更具體地，涉及一種從糞便顯微圖像中提取細胞的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在臨床病理學檢驗中，細胞形態(tài)學檢查具有重要的意義。就血細胞自動分析系統(tǒng)而言，其研究重點是:(I)從圖像中分割出細胞；(2)提取細胞特征；(3)識別細胞類型。其中，細胞分割是最關(guān)鍵的技術(shù)，因為分割結(jié)果將直接影響到后續(xù)細胞特征提取和識別的質(zhì)量。
[0003]臨床上普遍使用的血細胞分析儀大多是直接通過人體血液樣本的顯微成像圖來進行細胞成分分析，由于人體血細胞液是半透明的，包含雜質(zhì)較少，因此這類圖像背景比較干凈，細胞和背景對比度比較高，容易得到較好的分割效果。然而這類儀器所采用的技術(shù)只能用于檢查人體類是否有感染、是否貧血、是否有血液疾病等慢性病，對于腸胃出血、感染等急性病只能通過檢查人體糞便中的血細胞成分和脂肪含量來判定。人體糞便細胞顯微圖像最大的特點就是背景顏色深，包含很多形態(tài)類似于細胞的雜質(zhì)，這也是其細胞分割最大的難點。所以，目前還未出現(xiàn)專門針對糞便細胞顯微圖中細胞成分分析的方法。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004]針對現(xiàn)有技術(shù)的以上缺陷或改進需求，本發(fā)明提供了一種從糞便顯微圖像中提取細胞的方法，其目的在于，解決如何通過顯微圖像得到圖像清晰度以控制顯微鏡聚焦，以及如何在背景雜質(zhì)多、細胞與背景對比度低、細胞邊緣不明顯的情況下找到細胞的具體位置并且判定細胞類型的技術(shù)問題。
[0005]為實現(xiàn)上述目的，按照本發(fā)明的一個方面，提供了一種從糞便顯微圖像中提取細胞的方法，包括以下步驟:
[0006](I)用相機拍攝細胞顯微圖像并保存到計算機，讀取此細胞顯微圖像并計算其平均梯度G，根據(jù)G值調(diào)節(jié)顯微鏡焦距并繼續(xù)拍照讀圖，直到找到最大平均梯度G對應(yīng)的最清晰圖像Iin為止；
[0007](2)對步驟(I)得到的最清晰圖像Iin提取脂肪球，以獲得Iin中脂肪球的位置和數(shù)目；
[0008](3)利用邊緣提取和閾值分割方法對步驟(I)得到的最清晰圖像Iin提取細胞，以得到Iin中紅細胞和白細胞的位置、種類及數(shù)目。
[0009]優(yōu)選地，步驟(I)包括以下子步驟:
[0010](1-1)拍攝一幅細胞顯微圖像I，讀取I并計算其平均梯度G，平均梯度G的計算公式如下:
[0011 ] Gd,./) = yl(I(i,j)-1(i,j + \))2+(I(i,j)-1(i + \,j)r[0012]
【權(quán)利要求】
1.一種從糞便顯微圖像中提取細胞的方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)用相機拍攝細胞顯微圖像并保存到計算機，讀取此細胞顯微圖像并計算其平均梯度G，根據(jù)G值調(diào)節(jié)顯微鏡焦距并繼續(xù)拍照讀圖，直到找到最大平均梯度G對應(yīng)的最清晰圖像Iin為止； (2)對步驟(1)得到的最清晰圖像Iin提取脂肪球，以獲得Iin中脂肪球的位置和數(shù)目； (3)利用邊緣提取和閾值分割方法對步驟(1)得到的最清晰圖像Iin提取細胞，以得到Iin中紅細胞和白細胞的位置、種類及數(shù)目。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(1)包括以下子步驟: (1-1)拍攝一幅細胞顯微圖像I，讀取I并計算其平均梯度G，平均梯度G的計算公式如下:
-yj(J(i, j)-1(i,j + I))* +(I(i, j)—I(i + l,j))2
ff-l W
/=O /=0 其中，G(i，j)為圖像I中像素點(i，j)處對應(yīng)梯度，I(i, j)是圖像I中像素點(i，j)處對應(yīng)的像素值，i和j分別表示橫、縱坐標，H、W分別為圖1的高、寬； (1-2)固定一個方向調(diào)節(jié)顯微鏡準焦旋鈕，攝取圖像并讀圖，計算其平均梯度，當平均梯度變小時往相反方向調(diào)節(jié)準焦旋鈕，變大時調(diào)節(jié)方向不變，直到圖像的平均梯度值最大為止，由此獲得最大平均梯度G對應(yīng)的最清晰圖像IIN。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(3)包括以下子步驟: (3-1)讀取步驟(1)得到的最清晰圖像Iin，并利用邊緣分割和閾值分割方法對其進行圖像分割，以分別得到邊緣分割結(jié)果圖1Be、IGe> IEe和閾值分割結(jié)果圖1Btd ; (3-2)根據(jù)步驟(3-1)得到的邊緣分割結(jié)果圖1Be、IGe, Ilte和閾值分割結(jié)果圖1Btd提取最清晰圖1in中的細胞特征，統(tǒng)計各類細胞特征并設(shè)定特征閾值； (3-3)根據(jù)步驟(3-2)設(shè)定的細胞特征閾值在邊緣分割結(jié)果圖1Be、IGe, IEe和閾值分割結(jié)果圖1Btd進行紅、白細胞判別。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，步驟(3-1)包括以下子步驟: (3-1-1)讀取最清晰圖像Iin，將其顏色通道分離，以得到藍、綠、紅三個通道對應(yīng)的圖像TTT.丄已、丄1?， (3-1-2)用Canny算子提取步驟(3-1)得到的圖像IB、Ie、Ik邊緣，以得到對應(yīng)的邊緣圖^Bedge Λ -^Gedge Λ ^Eedge ? (3-1-3)對步驟(3-1-2)得到的邊緣圖1Bedge、Icedge> Ittedge進行膨脹操作，進一步連接斷開的邊緣，以得到對應(yīng)的膨脹結(jié)果圖1Bd、IGd> Im ； (3-1-4)填充膨脹結(jié)果圖1Bd、Ied、Im中有空洞的區(qū)域，以得到完整細胞形狀圖； (3-1-5 )使用與步驟(3-1-3 )對應(yīng)的腐蝕操作，將完整細胞形狀圖中的細胞還原為其實際大小，同時消除圖中小的噪聲點，以得到腐蝕結(jié)果圖1Be、IGe> IEe,即三個通道邊緣分割的最終結(jié)果圖。 (3-1-6)對步驟(3-1-1)中的圖像Ib進行閾值分割，以獲得閾值分割結(jié)果圖1Btd。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，步驟(3-1-6)具體為，首先，統(tǒng)計圖像Ib的直方圖，以找到最大值對應(yīng)位置Lmax，此位置代表背景平均灰度值；然后，對該直方圖中的像素點進行閾值分割，以得到分割結(jié)果圖1Bt，其公式如下:
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，步驟(3-2)包括以下子步驟:(3-2-1)提取步驟(3-1)的邊緣分割結(jié)果圖1Be、IGe, Ilte和閾值分割結(jié)果圖1Btd中的各連通區(qū)域特征:面積S、圓形度Ck和形狀因子F ； (3-2-2)統(tǒng)計步驟(3-2-1)中各連通區(qū)域特征的細胞特征，并根據(jù)細胞特征設(shè)置細胞特征閾值。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，細胞特征閾值為細胞的圓形度閾值和形狀因子閾值，具體為紅細胞面積范圍為Al:200~500，圓形度范圍1.0~1.8，形狀因子范圍5~正無窮；白細胞面積范圍為A2:500~2000，圓形度范圍1.0~2.0,形狀因子范圍3~正無窮。
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，步驟(3-3)具體包括以下子步驟: (3-3-1)根據(jù)邊緣分割結(jié)果圖1Be提取的特征判斷各區(qū)域所屬類型，在最清晰圖像Iin中用圓圈標出找到的細胞，同時根據(jù)已找到的細胞屏蔽邊緣分割結(jié)果圖和閾值分割結(jié)果圖1Btd中對應(yīng)的細胞區(qū)域； (3-3-2)提取邊緣分割結(jié)果圖中各區(qū)域特征并判定其類型，在最清晰圖像Iin中用圓圈標出找到的細胞，同時根據(jù)已找到的細胞屏蔽邊緣分割結(jié)果圖1lte和閾值分割結(jié)果圖1Btd中對應(yīng)的細胞區(qū)域； (3-3-3)提取邊緣分割結(jié)果圖1lte中各區(qū)域特征并判定其類型，在最清晰圖像Iin中用圓圈標出找到的細胞，同時根據(jù)已找到的細胞屏蔽閾值分割結(jié)果圖1Btd中對應(yīng)的細胞區(qū)域；(3-3-4)提取閾值分割結(jié)果圖1Btd中各區(qū)域特征并判定其類型，在最清晰圖像Iin中用圓圈標出找到的細胞。
【文檔編號】G06T7/00GK103606153SQ201310585340
【公開日】2014年2月26日 申請日期:2013年11月19日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月19日
【發(fā)明者】劉建國, 馬顯芳, 張桂賢 申請人:華中科技大學