本发明专利技术提供了一种基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法，包括以下步骤：对样本细胞进行染色，并获取染色后的样本图像；对所述样本图像进行对数变换；对经过对数变换后的样本图像进行线性变换，得到所述样本图像中各细胞的像素值；根据所述各细胞的像素值，对所述样本图像进行色彩分离，从而分离出癌变细胞和正常细胞。利用E7蛋白抗体试剂与癌变细胞的显色反应，设计了图像色彩分离模型，并验证阳性细胞检出能力，达到宫颈癌细胞学自动检测，减轻工作者工作量，提高癌变细胞的检出比例。
Detection algorithm of cervical cancer cytology based on protein antibody reagent
【技术实现步骤摘要】
基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法
本专利技术属于细胞病理学计算机视觉
，特别涉及一种基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法。
技术介绍
目前的宫颈癌检测算法主要是基于癌变细胞形态学特征，判读结果提示样本中疑似癌变的细胞坐标点。由于癌变细胞的形态变化复杂，对算法识别能力要求很高，对细胞病理工作者确诊的工作难度及强度也很高。因此，目前亟需一种宫颈癌细胞学图像自动检测方法，以减轻工作者工作量，并提高癌变细胞的检出比例。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法，达到宫颈癌细胞学自动检测，减轻工作者工作量，提高癌变细胞的检出比例。为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式公开了一种基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法，包括以下步骤：对样本细胞进行染色，并获取染色后的样本图像；对所述样本图像进行对数变换；对经过对数变换后的样本图像进行线性变换，得到所述样本图像中各细胞的像素值；根据所述各细胞的像素值，对所述样本图像进行色彩分离，从而分离出癌变细胞和正常细胞。在另一优选例中，所述“对经过对数变换后的样本图像进行线性变换”的步骤中，采用的第一线性变换公式为：其中，Rlog、Glog、Blog为所述样本图像的R、G、B三个颜色通道经过对数变换后的值，q[0]、q[1]、q[2]代表线性参数，RsP、GsP、BsP代表进行线性变换后的三通道颜色分量；线性参数q[0]、q[1]、q[2]的计算公式为：其中，A、V、C代表中间参数，计算公式如下：其中，cosx[i]、cosy[i]、cosz[i]代表颜色分离初始化参数，计算公式如下：其中，MODx[0]＝0.650±0.01；MODy[0]＝0.704±0.01；MODz[0]＝0.286±0.01；MODx[1]＝0.268±0.01；MODy[1]＝0.570±0.01；MODz[1]＝0.776±0.01；MODx[2]＝0.0；MODy[2]＝0.0；MODz[2]＝0.0。在另一优选例中，所述“对经过对数变换后的样本图像进行线性变换”的步骤中，采用的第二线性变换公式为：其中，Rlog、Glog、Blog为所述样本图像的R、G、B三个颜色通道经过对数变换后的值，q[3]、q[4]、q[5]代表线性参数，RsP、GsP、BsP代表进行线性变换后的三通道颜色分量；线性参数q[3]、q[4]、q[5]的计算公式为：其中，A、V、C代表中间参数，计算公式如下：其中，cosx[i]、cosy[i]、cosz[i]代表颜色分离初始化参数，计算公式如下：其中，MODx[0]＝0.650±0.01；MODy[0]＝0.704±0.01；MODz[0]＝0.286±0.01；MODx[1]＝0.268±0.01；MODy[1]＝0.570±0.01；MODz[1]＝0.776±0.01；MODx[2]＝0.0；MODy[2]＝0.0；MODz[2]＝0.0。在另一优选例中，所述“对经过对数变换后的样本图像进行线性变换”的步骤之后，还包括以下步骤：对所述线性变换后的三通道颜色分量进行综合计算，计算公式为：其中，outP1代表线性变换后三通道颜色分量的综合计算值，RsP、GsP、BsP代表进行线性变换后的三通道颜色分量；科学化计算所述综合计算值，从而得到所述样本图像中各细胞的像素值，计算公式为：outP＝Oxff&floor(outP1+0.5)其中，outP代表科学化计算后的细胞的像素值，其中Oxff为高位清零函数符，floor代表取整函数。在另一优选例中，所述“根据所述各细胞的像素值，对所述样本图像进行色彩分离，从而分离出癌变细胞和正常细胞”的步骤中,将采用第一线性变换公式所得的所述样本图像中各细胞的像素值与第一阈值相比较，像素值落入所述第一阈值范围内的细胞即为癌变细胞。在另一优选例中，所述“根据所述各细胞的像素值，对所述样本图像进行色彩分离，从而分离出癌变细胞和正常细胞”的步骤中,将采用第二线性变换公式所得的所述样本图像中各细胞的像素值与第二阈值相比较，像素值落入所述第一阈值范围内的细胞即为正常细胞。在另一优选例中，所述“对所述样本图像进行对数变换”的步骤中，对所述样本图像的R、G、B三个颜色通道进行对数变换，采用的对数变换公式为：其中，Rlog、Glog、Blog为所述样本图像的R、G、B三个颜色通道经过对数变换处理的值，log255代表以自然数为底，255的对数。在另一优选例中，所述“对样本细胞进行染色”的步骤中，采用E7蛋白抗体试剂对样本细胞进行染色。在另一优选例中，所述癌变细胞为棕色，所述正常细胞为蓝色。应理解，在本专利技术范围内中，本专利技术的上述各技术特征和在下文(如实施例)中具体描述的各技术特征之间都可以互相组合，从而构成新的或优选的技术方案。限于篇幅，在此不再一一累述。本专利技术实施方式与现有技术相比，主要区别及其效果在于：先利用E7蛋白抗体试剂对样本细胞染色，从色彩上将癌变细胞与正常细胞区分，既降低算法识别判读难度，也降低工作者判读工作难度；然后根据疑似癌变细胞胞质棕色染色图像特征，自主设计图像颜色分离模型，建立数学模型，确定模型最优参数，最终实验验证算法的检出能力。采用E7蛋白抗体试剂对样本细胞进行染色，如果细胞质染色变为棕色，表明E7阳性，表明患者脱落宫颈细胞中疑似癌变细胞。在此基础上，基于计算机视觉进行颜色空间分离，检测出细胞质棕色染色的疑似癌变细胞，阳性检出比例85％，阴性检出比例75％。利用E7抗体试剂与癌变细胞的显色反应(疑似癌变细胞胞质棕色染色)，设计了图像色彩分离模型，并验证阳性细胞检出能力，达到宫颈癌细胞学自动检测，减轻工作者工作量，提高癌变细胞的检出比例。分别对R、G、B三个颜色通道进行对数变换，对数变换主要用于将图像的低灰度值部分扩展，将其高灰度值部分压缩，以达到强调图像低灰度部分的目的。在进行对数变换时，采用以自然数为底，255的对数，色彩分离的效果更好。附图说明图1是本专利技术的实施方式中一种基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法的流程图；图2是本专利技术的实施方式中一种待检测样本图像；图3是图2所示的待检测样本图像的检测结果。具体实施方式首先，需要说明的是，本专利技术各实施方式中的基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法是一种试验研究方法，并不是疾病的诊断和治疗方法。在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本领域的普通技术人员可以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法，其特征在于，包括以下步骤：/n对样本细胞进行染色，并获取染色后的样本图像；/n对所述样本图像进行对数变换；/n对经过对数变换后的样本图像进行线性变换，得到所述样本图像中各细胞的像素值；/n根据所述各细胞的像素值，对所述样本图像进行色彩分离，从而分离出癌变细胞和正常细胞。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法，其特征在于，包括以下步骤：
对样本细胞进行染色，并获取染色后的样本图像；
对所述样本图像进行对数变换；
对经过对数变换后的样本图像进行线性变换，得到所述样本图像中各细胞的像素值；
根据所述各细胞的像素值，对所述样本图像进行色彩分离，从而分离出癌变细胞和正常细胞。
2.根据权利要求1所述的基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法，其特征在于，所述“对经过对数变换后的样本图像进行线性变换”的步骤中，采用的第一线性变换公式为：
其中，Rlog、Glog、Blog为所述样本图像的R、G、B三个颜色通道经过对数变换后的值，q[0]、q[1]、q[2]代表线性参数，RsP、GsP、BsP代表进行线性变换后的三通道颜色分量；
线性参数q[0]、q[1]、q[2]的计算公式为：
其中，A、V、C代表中间参数，计算公式如下：
其中，cosx[i]、cosy[i]、cosz[i]代表颜色分离初始化参数，计算公式如下：
其中，
MODx[0]＝0.650±0.01；
MODy[0]＝0.704±0.01；
MODz[0]＝0.286±0.01；
MODx[1]＝0.268±0.01；
MODy[1]＝0.570±0.01；
MODz[1]＝0.776±0.01；
MODx[2]＝0.0；
MODy[2]＝0.0；
MODz[2]＝0.0。
3.根据权利要求1所述的基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测算法，其特征在于，所述“对经过对数变换后的样本图像进行线性变换”的步骤中，采用的第二线性变换公式为：
其中，Rlog、Glog、Blog为所述样本图像的R、G、B三个颜色通道经过对数变换后的值，q[3]、q[4]、q[5]代表线性参数，RsP、GsP、BsP代表进行线性变换后的三通道颜色分量；
线性参数q[3]、q[4]、q[5]的计算公式为：
其中，A、V、C代表中间参数，计算公式如下：
其中，cosx[i]、cosy[i]、cosz[i]代表颜色分离初始化参数，计算公式如下：
其中，
MODx[0]＝0.650±0.01；
MODy[0]＝0.704±0.01；
MODz[0]＝0.286±0...
【专利技术属性】
技术研发人员：常小伽，孙开，赵鹤翔，
申请(专利权)人：艾托金生物医药苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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