一种基于统计学方法对多通道质谱图像进行降噪和归一化的方法技术

本申请公开了一种基于统计学方法对多通道质谱图像进行降噪和归一化的方法。对质谱成像细胞分析技术(IMC)细胞蛋白表达去噪及样本间蛋白量归一化的方法，该方法能够有效地降低图像噪声，提高细胞蛋白表达定量的准确性，并减少由于样本制备和保存带来的样本偏差。减少由于样本制备和保存带来的样本偏差。减少由于样本制备和保存带来的样本偏差。

【技术实现步骤摘要】
一种基于统计学方法对多通道质谱图像进行降噪和归一化的方法


[0001]本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种单细胞蛋白质谱成像图像上进行降噪和归一化的方法。

技术介绍

[0002]质谱成像细胞分析技术(Imaging Mass Cytometry,IMC)是一种新型的多重分子成像方法，它是一种结合质谱分析和影像可视化的分子成像技术，使用激光消融来产生粒子后，使粒子通过惰性气流携带到质谱仪进行检测，可以在一个组织切片中同时测量多个蛋白标记物，提供组织切片的分子结构及其空间域信息。质谱成像技术作为分子成像和质谱领域的热点技术，近年来受到高度关注，并迅速发展成用于分析组织切片的重要工具。它能够检测基因、蛋白质以及药物等小分子在生物体内的分布特征及其含量的变化信息，提供生物体不同生理及病理过程中分子的变化，在临床医学、分子生物学和药学等领域有重大的应用前景。
[0003]随着这项技术的不断发展，也出现了许多亟待解决的技术问题。当前IMC图像的规模与信息量愈发庞大，急需发展相应的高效的数据解析方法。IMC图像处理流程主要包括用户交互式的单细胞分割，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对质谱成像细胞分析技术(IMC)图像进行降噪及蛋白量归一化的方法，包括以下步骤对图像进行降噪：1)用图像单细胞分割方法识别所述IMC图像上的单个细胞；2)对所述IMC图像进行预处理；3)将细胞的蛋白表达值量化为该细胞分割区域中所有像素值的统计值；4)在图像上选取一定数量的随机伪细胞，按照步骤3)的方法对随机伪细胞进行蛋白表达值量化，得到随机伪细胞的蛋白表达值；5)通过随机伪细胞的蛋白表达值，计算得到图像的背景噪声水平,消除图像中的背景噪声影响后，得到降噪后IMC图像。2.权利要求1所述的方法，进一步包括如下步骤对图像进行归一化：1)将权利要求1步骤3)得到的降噪前的细胞的蛋白表达值分布与权利要求1步骤4)得到的随机伪细胞的蛋白表达值分布进行比较，通过控制错误发现率(FDR)来确定阳性细胞的蛋白表达值阈值；2)利用多个样本上面的阳性细胞的蛋白表达值，计算每个样本的归一化缩放参数，对每个样本的IMC图像进行归一化。3.权利要求1所述的方法，其中所述预处理包括用Arcsinh函数对图像像素值进行转换，压缩像素值的尺度，使像素值更加平稳；和用滤波器去除图像上的“热像素点”，从而减小离群“热像素点”的噪声影响。4.权利要求1所述的方法，其中步骤4)随机伪细胞的选取还包括在图像上选择随机伪细胞，选择随机伪细胞的方法如下：1)计算权利要求1的步骤1)中通过细胞分割获得的所有细胞的长轴、短轴、方向和面积大小，并使用单独的高斯模型分别对长轴、短轴和方向进行拟合；2)从上述的三个分布中抽取随机数，并在图像上随机选择一个坐标点，以该点为中心在图像上形成一个椭圆的随机伪细胞，该随机伪细胞需要满足以下两个条件：条件1：随机伪细胞的面积大小在所有细胞的面积大小范围之内；条件2：当随机伪细胞的部分位置超出图像边界时，该随机伪细胞在图像内的面积要大于5个像素点。5.权利要求4所述的方法，其中随机伪细胞的所有像素点都在图像的噪声区域内，噪声区域的定义如下：1)将X
ori
＜X
θ
的像素置为0，其中，X
ori
是原始IMC图像的像素值，X
θ
是设定的最小表达量阈值；2)将经过上一步操作后的图像通过中值滤波器，然后，将如上第2)步获得的图像上面像素值为0的区域定义为噪声区域。6.权利要求1所述的方法，其中，图像的背景噪音水平X
noise
按照如下方式计算：X
noise
＝mean(X
decoy，i
)其中，X
de...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖旭，苏乃斐，杨文娴，俞容山，
申请(专利权)人：厦门极元科技有限公司，
类型：发明
国别省市：