基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核散射反演方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核散射反演方法，通过采集细胞的侧向散射图像，对图像进行Gabor滤波分解为多尺度多方向的滤波图像，计算Gabor滤波图像的灰度共生矩阵以求取熵值，构建不同尺度不同方向上细胞核体积大小和熵值间的数学模型，并选择最佳尺度和方向上的数学模型，通过所述数学模型与侧向散射图像的熵值反演细胞核体积。本发明专利技术基于细胞的侧向二维散射图像，反演细胞核体积大小与其侧向散射光间的定量规律，更简单和精确地寻找细胞核体积大小与其侧向散射光之间的定量规律，实现更准确更快捷地反演细胞核体积。

【技术实现步骤摘要】
基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核散射反演方法
本专利技术属于免标记细胞散射检测研究领域，涉及基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核散射反演方法。
技术介绍
细胞核是细胞生命活动的控制枢纽，细胞核的结构核功能受损，将导致严重的后果，常会引起细胞生长、增殖、分化等的异常，从而导致疾病的产生。与正常细胞相比，肿瘤细胞和癌细胞增殖、生长旺盛，代谢活动活跃，其细胞核的形态结构有很多的异常。在癌细胞和肿瘤细胞中，细胞核通常较大，核质比增高。核的形状表现为：拉长、边缘呈锯齿状、凹陷、长芽、分叶以及弯月形等畸形。在骨髓瘤细胞中，甚至出现仅细胞核分裂但细胞质不分裂而形成的双核细胞。因此细胞核的体积大小与细胞向癌细胞和肿瘤细胞病变有着重要的联系，如果能够及时的检测出细胞内的细胞核发生体积增大以及核质比增高的趋势，就能及时诊断出细胞是否已经变成肿瘤细胞或者癌细胞，从而及时的对患者进行相关诊治。细胞光散射是一种重要的非干预式检测手段。光散射是由于电磁波与介质相互作用产生的，散射波携带了有关介质属性的大量信息。细胞的光学散射信息不仅蕴含同类细胞的共性特征，也包含了细胞的个体化特征，并且能在非干预状态下准确的反映生物细胞的物理特征，被誉为“细胞指纹”信息。采用荧光标记、放射性同位素标记等方法对人体外周血细胞(循环肿瘤细胞、白细胞、红细胞等)检测，是临床诊断与生物学研究中广泛使用的检测方法。细胞免疫标记检测技术是一种基于生物化学手段的干预性间接检测技术，存在生物毒性乃至灭活性危害，且操作过程繁琐、靶向探针昂贵、环境污染严重等问题。使用光学散射方法实现对细胞非接触、免标记、非干预式测量，无疑是一种更直接、更有效、更绿色的医疗诊断技术，对细胞癌变状态跟踪，细胞免疫治疗，临床精准医疗等领域具有重要的研究意义与潜在的临床应用价值。细胞光散射的研究表明，细胞以及细胞核的体积大小与其相应的二维散射有着密切的关系，为了探索这种密切关系，研究人员提出一系列指标来分析采集到的二维散射图像，诸如二维散射图像中的斑点大小与斑点面积分布、平均光强、灰度共生矩阵等方法。以上系列方法对于因细胞体积变化导致二维散射图像有较大变化的情况，可以用来分析细胞体积变化的关系。而癌细胞和肿瘤细胞的病变时，其细胞体积大小变化不大，只是细胞核体积发生剧烈变化。通过实验结论可知，细胞体积不变时，细胞内细胞核体积的变化对其二维散射图像的影响非常微小，故采用以上传统的分类方法，难以达到较高的分辨精度。在二维散射图像与生物细胞特征的反演研究方面，FengYuanMing等提出了计算二维散射图像的灰度共生矩阵，从而提取二维散射图像的一系列纹理特征值，并使用得到的特征值训练支持向量机(SVM)，从而实现三类细胞分类的方法(Comparisonofcontourlettransformandgraylevelco-occurrencematrixforanalysisofcellscatteredpatterns)。该方法处理步骤较多，计算量大，且需要建立机器学习模型，无法找到细胞体积所对应的规律信息。更重要的是，灰度共生矩阵只能反应全局的信息，不能对因细胞核变化引起细节信息进行放大地表征，故只能实现三类不同细胞的分类，对于同类细胞因细胞核变化产生变异的细胞难以识别。然而，许多疾病会直接导致细胞内部细胞核的变化，因而通过细胞散射反演规律，推断细胞内部细胞核相对正常细胞的细胞核是否发生体积增大等异常，对于临床疾病诊断提供有力的依据有着至关重要的意义。因此，本研究针对目前细胞核检测方法存在的问题，提出了一种可以明确获取二维散射图像信息与生物本征物理特性的反演规律的基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核与其散射光反演方法。
技术实现思路
本专利技术的目的为了克服上述现有技术不足，提出既能对二维散射图像进行多尺度多方向分解又具有统计特性的基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核与其散射光反演方法，通过免标记细胞二维光散射图像中携带的细胞本征光学信息，结合Gabor小波变换和灰度共生矩阵的方法，非干预、免标记状态下，反演细胞核体积特征。本专利技术采用如下技术方案实现：一束激光照射在细胞上，激光通过细胞后发生散射，散射光中携带了细胞以及细胞核等细胞器的形态、大小等物理信息。本专利技术通过测量细胞的侧向散射光，侧向散射光以二维散射光谱强度的方式被采集，得到侧向二维散射图像。通过数字图像处理方法对采集的侧向散射图像进行滤波、去噪处理，然后对二维侧向散射图像进行Gabor滤波得到多尺度多方向的特征图，计算特征图的灰度共生矩阵并求取熵值。最后可以得出，细胞侧向散射图像的熵值与细胞核体积具备分辨率较大的线性反演关系。在对细胞不进行任何干预、接触、破坏的条件下，采用其本征散射物理特性，通过蕴藏生物特征信息优于一维空间散射的二维本征散射图像方法，对二维本征散射图像进行多尺度多方向分解，然后采用具有统计特性的单一特征值熵技术，即可实现细胞核体积的有效反演，完成绿色环境下的细胞(固定或活体)的准确识别。附图说明图1为基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核与其散射光的反演流程图。图2为细胞侧向散射图的采集系统图。其中:1激光器Laser，2中性密度滤光片ND，3数值孔径为0.25的10倍物镜，4光纤耦合器，5三坐标位移台，6超景深显微镜，7光纤，8载玻片，9电脑。图3为实验的五组白细胞的细胞剖面图、二维侧向散射图、Gabor滤波图、细胞核尺寸以及熵值。图4为图3中五组白细胞的二维前向散射图像经过Gabor变换后的熵值与细胞核体积的线性函数图像。具体的实施方式本专利技术的实施流程如图1所示，首先提取细胞体积大小相同核不同的白细胞样本，然后采用如图2所示的散射采集系统，采集激光通过白细胞后的侧向散射光谱图，侧向散射图像种携带了细胞内部细胞器(细胞核)的形态学信息。通过数字图像处理的方法对采集的侧向散射图像进行去噪和灰度处理，将处理后的侧向散射图像经过Gabor小波变化，将其分解成多尺度多方向的Gabor滤波图像，从而将白细胞的侧向散射信息进行放大，然后分别对每组滤波图计算灰度共生矩阵并求取熵值。最后通过数学拟合方法，得到白细胞的侧向散射图的熵值与细胞核体积具备如图4所示的线性反演规律。本专利技术主要针对细胞的侧向散射图像，对每组侧向散射图像在5个尺度和8个方向上进行Gabor小波变换，然后通过灰度共生矩阵的方法来反演细胞体积大小与前向散射图像之间的规律。Gabor小波变换，以Gabor函数作为小波基函数，能很好地兼顾信号在时域和频域中的分辨能力，它与人类的视觉特征相似，具有优良的空间局部性和方向选择性，能够抓住图像局部区域内多个方向的空间频率和局部的结构特征，在保留总体侧向散射信息的同时增强了因细胞核体积变化产生的局部散射信息。Gabor小波变换和灰度共生矩阵的结合，相当于给灰度共生矩阵添加了一个“放大镜”，将细胞核体积变化产生的细节信号放大，然后使用灰度共生矩阵，对这些信息进行概率统计，从而将纹理信息数字化。本专利技术的实施过程主要包括三个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核散射反演方法，其特征在于，使用光学检测系统采集带核细胞的二维侧向散射图像，经过去噪、灰度处理等图像处理方法后，采用Gabor小波变换将二维侧向散射图像分解为多尺度多方向的特征图，计算特征图的灰度共生矩阵以求取其熵值，通过数据拟合方法，建立细胞核体积V和熵值k的数学模型，得到V(k)＝346.91k-842.19，采用所述数学模型可以反演出细胞核体积大小，通过与正常细胞的细胞核体积大小比较，从而判断细胞是否病变成为肿瘤细胞或者因细胞核体积剧烈增大而恶化成为癌细胞。/n

【技术特征摘要】
1.基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核散射反演方法，其特征在于，使用光学检测系统采集带核细胞的二维侧向散射图像，经过去噪、灰度处理等图像处理方法后，采用Gabor小波变换将二维侧向散射图像分解为多尺度多方向的特征图，计算特征图的灰度共生矩阵以求取其熵值，通过数据拟合方法，建立细胞核体积V和熵值k的数学模型，得到V(k)＝346.91k-842.19，采用所述数学模型可以反演出细胞核体积大小，通过与正常细胞的细胞核体积大小比较，从而判断细胞是否病变成为肿瘤细胞或者因细胞核体积剧烈增大而恶化成为癌细胞。


2.根据权利要求1所述的基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核散射反演方法，其特征在于，对二维侧向散射图像进行Gabor小波变换滤波，将散射图像在多个尺度和方向上进行分解，使二维侧向散射图像的全局特征在不同分辨率不同方向上得到增强，从而更好地分辨出二维侧向散射图像因细胞核体积变化而产生的微小局部特征。


3.根据权利要求1所述基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核散射反演方法，其特征在于，提出Gabor小波变换和灰度共生矩阵相结合的特征提取方法，即实现了Gabor滤波器对侧向散射图像进行不同方向上细节的放大，又保留了灰度共生矩阵对散射图像全局像素点进行概率统计地提取特征。


4.根据权利要求1所述基于多尺度灰度共生矩阵的免标记细胞核散射反演方法，其特征在于，Gabor滤波器采用二维Gabor滤波器，滤波器的参数选择，其中波长(滤波尺度)λ依次取14、28、42、56、70，方向θ依次取0、π，相位空间纵横比，带宽σ＝2π。当...

【专利技术属性】
技术研发人员：张璐，陈爽，杨泽文，王慧君，吴涵，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61