一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统。本发明专利技术采用训练后的linknet网络对荧光原位杂交细胞图像进行分割，来提取高层的语义特征使其抽象化，并在解码器恢复特征图分辨率时融合对应的浅层信息来捕捉细节特征，以便于更好地提取需要的目标细胞前景，通过训练后的U‑net网络来获取细胞中心点，将细胞中心点集成到分水岭算法对黏连区域进行二次分割，解决细胞之间相互粘连的问题，提高细胞分割的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统
本专利技术涉及细胞分割
，特别涉及一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统。
技术介绍
荧光原位杂交(FISH)是一种分子细胞遗传学技术，可以提供可靠的成像生物标记物来诊断癌症和遗传性疾病。而荧光原位杂交细胞的分割是定量分析这些成像生物标记物的前提步骤。然而，在这些众多的细胞图像中常常会有细胞之间相互粘连的现象存在，这也就会使得众多自动化分割算法难以从FISH细胞图像中准确地分割出前景细胞。如何克服细胞黏连的现象，以从FISH细胞图像中准确地分割出前景细胞成为一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统，以克服细胞黏连的现象，以从FISH细胞图像中准确地分割出前景细胞。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种荧光原位杂交细胞核分割方法，所述分割方法包括如下步骤：利用训练后的linknet网络对荧光原位杂交细胞图像进行分割，获得分割后的荧光原位杂交细胞图像；利用训练后的U-net网络对分割本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种荧光原位杂交细胞核分割方法，其特征在于，所述分割方法包括如下步骤：/n利用训练后的linknet网络对荧光原位杂交细胞图像进行分割，获得分割后的荧光原位杂交细胞图像；/n利用训练后的U-net网络对分割后的荧光原位杂交细胞图像进行细胞中心点识别，获得细胞中心点概率图；/n根据所述分割后的荧光原位杂交细胞图像和所述细胞中心点概率图，确定分割后的荧光原位杂交细胞图像中细胞中心点的数量大于1的独立区域为黏连区域；/n根据黏连区域在细胞中心点概率图中的细胞中心点的数量和分布，采用分水岭算法对黏连区域进行二次分割。/n

【技术特征摘要】
1.一种荧光原位杂交细胞核分割方法，其特征在于，所述分割方法包括如下步骤：
利用训练后的linknet网络对荧光原位杂交细胞图像进行分割，获得分割后的荧光原位杂交细胞图像；
利用训练后的U-net网络对分割后的荧光原位杂交细胞图像进行细胞中心点识别，获得细胞中心点概率图；
根据所述分割后的荧光原位杂交细胞图像和所述细胞中心点概率图，确定分割后的荧光原位杂交细胞图像中细胞中心点的数量大于1的独立区域为黏连区域；
根据黏连区域在细胞中心点概率图中的细胞中心点的数量和分布，采用分水岭算法对黏连区域进行二次分割。


2.根据权利要求1所述的荧光原位杂交细胞核分割方法，其特征在于，训练后的linknet网络包括：编码器和解码器；
所述编码器包括两个卷积层、三个残差模块，两个所述卷积层分别为第一卷积层和第二卷积层，三个所述残差模块分别为第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块，所述第一卷积层、所述第二卷积层、所述第一残差模块、所述第二残差模块和所述第三残差模块依次连接；
所述解码器包括三个上采样模块和三个卷积层，三个所述上采样模块分别为第一上采样模块、第二上采样模块和第三上采样模块，三个所述卷积层分别包括第三卷积层、第四卷积层和第五卷积层；
所述第一上采样模块的输入端与所述第三残差模块的输出端连接，所述第一上采样模块的输出端与所述第二上采样模块的第一输入端连接，所述第一上采样模块用于对所述第三残差模块的输出图像进行卷积操作；所述第二上采样模块的第二输入端与所述第二残差模块的输出端连接，所述第二上采样模块的输出端与所述第三上采样模块的第一输入端连接，所述第二上采样模块用于对所述第二残差模块的输出图像和所述第一上采样模块的输出图像进行相加操作后，对相加操作结果进行卷积操作；所述第三上采样模块的第二输入端与所述第一残差模块的输出端连接，所述第三上采样模块的输出端与所述第三卷积层的输入端连接，所述第三上采样模块用于对所述第一残差模块的输出图像和所述第二上采样模块的输出图像进行相加操作后，对相加操作结果进行卷积操作；所述第三卷积层的输出端与所述第四卷积层的输入端连接，所述第四卷积层的输出端与所述第五卷积层的输入端连接。


3.根据权利要求2所述的荧光原位杂交细胞核分割方法，其特征在于，所述残差模块包括第六卷积层、第七卷积层和加法器；
所述第六卷积层的输出端与所述第七卷积层的输入端连接，所述第七卷积层的输出端与所述加法器的第一输入端连接，所述第六卷积层的输入端与所述加法器的第二输入端连接，所述第六卷积层的输入端作为所述残差模块的输入端，所述加法器的输出端作为所述残差模块的输出端。


4.根据权利要求2所述的荧光原位杂交细胞核分割方法，其特征在于，所述利用训练后的linknet网络对荧光原位杂交细胞图像进行分割，获得分割后的荧光原位杂交细胞图像，之前还包括：
获取多个荧光原位杂交细胞图像样本，并对荧光原位杂交细胞图像样本进行人工分割，建立包括荧光原位杂交细胞图像样本和人工分割结果的训练样本的第一训练样本集；
采用Xaviers初始化linknet网络；
将BCE损失函数作为linknet网络的目标损失函数，利用所述第一训练样本集对初始化后的linknet网络进行训练，直到linknet网络的目标损失函数的值小于第一预设阈值，输出训练后的linknet网络。


5.根据权利要求1所述的荧光原位杂交细胞核分割方法，其特征在于，所述利用训练后的U-net网络对分割后的荧光原位杂交细胞图像进行细胞中心点识别，获得细胞中心点概率图，之前还包括：
获取多个荧光原位杂交细胞图像样本，并对荧光原位杂交细胞图像样本采用人工的方式进行细胞中心点识别与标识，建立包括荧光原位杂交细胞图像样本和人工识别结果的训练样本的第二训练样本集；
将Dice损失函数作为U-net网络的目标损失函数，利用所述第二训练样本集对U-net网络进行训练，直到U-net网络的目标损失函数的值小于第二预设阈值，输出训练后的U-net网络。

【专利技术属性】
技术研发人员：刘剑飞，
申请(专利权)人：厦门骁科码生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35