基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法、装置、终端及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法、装置、终端及设备，所述方法通过获取样本细胞群的蓝色荧光通道图像和红色荧光通道图像，对所述蓝色荧光通道图像进行初步处理，根据cd45细胞形态特征，对所述初步处理后的蓝色荧光通道图像进行细胞核检测；对所述红色荧光通道图像进行去干扰处理，对所述去干扰处理后的红色荧光通道图像进行细胞膜检测，判定所述靶细胞为cd45阴性，获取所述cd45阴性所对应的区域的单层蓝色、多层红色和多层橙绿Fish信号荧光通道图像，对所述cd45阴性所对应的区域进行复检，当检测到cd45阴性且Fish阳性的细胞，则为CTC阳性细胞。因此，本发明专利技术实施例能够判断样本细胞群是否存在CTC，且提高识别CTC的准确性。CTC的准确性。CTC的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法、装置、终端及介质


[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法、装置、终端及介质。

技术介绍

[0002]循环肿瘤细胞(circulating tumor cells，CTC)是肿瘤发生远处转移的关键环节，也是肿瘤液体活检的主要材料之一，在肿瘤患者的预后判断、疗效预测、疗效评价以及复发转移和耐药机制的研究中都具有重要的临床意义。然而，由于CTC的稀有性、异质性以及转移过程的复杂性等原因，CTC识别仍然面临诸多挑战，需要采取行之有效的应对策略予以解决。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法、装置、终端及设备，以解决现有技术中难以识别CTC存在的技术问题，综合细胞核检测、cd45检测及染色体多倍体检测能够判断样本细胞群是否存在CTC。
[0004]为了实现上述目的，第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法，包括：
[0005]获取样本细胞群的蓝色荧光通道图像和红色荧光通道图像；
[0006]对所述蓝色荧光通道图像进行初步处理，根据cd45细胞形态特征，对所述初步处理后的蓝色荧光通道图像进行细胞核检测；对所述红色荧光通道图像进行去干扰处理，对所述去干扰处理后的红色荧光通道图像进行细胞膜检测；
[0007]当检测到所述初步处理后的蓝色荧光通道图像存在靶细胞，且所述靶细胞对应的细胞核区域不存在细胞膜，则所述靶细胞为cd45阴性；
>[0008]获取所述cd45阴性所对应的区域的单层蓝色、多层红色和多层橙绿Fish信号荧光通道图像，对所述cd45阴性所对应的区域进行复检，当检测到cd45阴性且Fish阳性的细胞，则为CTC阳性细胞；
[0009]其中，所述初步处理包括杂质判断处理、背景减除处理、二值化处理、细胞团分割处理；
[0010]所述细胞团分割处理，具体为：根据细胞所在的圆度、面积方面的信息查找经过所述二值化处理后的图像中满足细胞切割条件的细胞团进行分割处理；所述分割处理方式包括分水岭分割、圆切割、凸包缺陷分割；
[0011]所述分水岭分割：根据高斯核对原图中roi区域进行高斯滤波；采取较大size的中值滤波在图像中对应的细胞核间形成灰度较大的值；计算所述roi区域在原有的掩膜下的标准差，当所述roi区域大于所述标准差与灰度较大的值之和，且所述掩膜达到mark较好的选取同时具有较好的自适应性时，通过所述mark进行所述分水岭分割；
[0012]所述圆切割：对所述roi区域进行边框扩张，通过模板匹配输出的特征图以及对所
述掩膜mask做距离变换；选取满足预设半径和较高相似度的细胞进行掩膜操作，直至无可继续分割为止同时生成最终的分割mark；所述分割mark通过所述分水岭分割达进行再次分割；
[0013]所述凸包缺陷分割：根据两向量行列式的绝对值即为向量对应平行四边形的面积，计算所述原图中轮廓点到凸包的距离数组，对所述数组转mat图像进行滤波，直到找到对应的分割点进行分割，通过椭圆拟合选取满足预设面积和离心率的细胞，查找符合预设范围的mark进行所述分水岭分割。
[0014]作为优选方案，所述对所述红色荧光通道图像进行去干扰处理，具体包括：
[0015]对齐红色荧光通道与蓝色荧光通道，对所述红色荧光通道图像做去雾处理；
[0016]对所述去雾处理后的红色荧光通道图像进行中位滤波去噪；在所述去雾处理后的红色荧光通道图像的细胞聚集区域再进行所述中位滤波去噪，生成图像的背景；
[0017]将所述红色荧光通道图像减去所述生成图像的背景，以提取前景部分；
[0018]对所提取前景部分做全图自适应阈值分割，获取对应阈值，将通过otsu分割获取的阈值代替所述对应阈值做前景亮度矫正；
[0019]以膨胀后的细胞核作为引导对降噪后的细胞膜使用导向滤波，保留所述细胞核区域的细胞图像，降低所述细胞核区域以外的背景噪声，增强所述细胞膜的信噪比，对所述红色荧光通道图像采取灰度值大于预定程度的区域做亮斑补充，得到真实膜区域二值图。
[0020]作为优选方案，所述获取所述cd45阴性所对应的区域的单层蓝色、多层红色和多层橙绿Fish信号的荧光通道图像，对所述cd45阴性所对应的区域进行复检，当检测到cd45阴性且Fish阳性的细胞，则为CTC阳性细胞，具体包括：
[0021]获取所述cd45阴性所对应的区域的单层蓝色、多层红色和多层橙绿Fish信号的荧光通道图像；
[0022]对所述荧光通道图像做平移校准与所述背景减除处理；
[0023]对所述cd45阴性区域的每个细胞核所在的区域roi做定量的扩张，对所扩张后的roi区域进行三角阈值的初步二值化处理；
[0024]通过膨胀极值点合并相近的极值点，得到最终的二值图，进行信号点计数；
[0025]根据每个所述信号点内外距离进行初步的fish评分；根据多倍体特征判断所述二值图轮廓内及轮廓边缘的橙绿fish信号点计数，所述橙绿fish信号点计数达到3个或以上则为fish阳性；
[0026]当检测所述cd45阴性区域的所述橙绿fish信号点计数达到3个或以上的细胞，则为CTC阳性细胞。
[0027]作为优选方案，所述二值化处理，具体为：
[0028]统计目标图像整体灰度的直方图分布；
[0029]统计所述直方图分布在所述目标图像上的总体平均高度；
[0030]将所述目标图像进行初步二值化的结果作为第一掩膜，统计所述第一掩膜下的目标图像前景的平均灰度、方差作为伪峰值；
[0031]调整所述伪峰值处的直方图分布的值，将所述总体平均高度加上伪峰值处的本身高度作为新高度，从而改变所述直方图的峰值的整体分布，得到新的直方图；
[0032]对所述新的直方图，采用最大类间方差的方式寻找设定范围的阈值，对所述目标
图像做二值化阈值分割。
[0033]第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于荧光图像识别循环肿瘤细胞装置，包括：
[0034]通道图像获取模块，用于获取样本细胞群的蓝色荧光通道图像和红色荧光通道图像；
[0035]图像处理检测模块，用于对所述蓝色荧光通道图像进行初步处理，根据cd45细胞形态特征，对所述初步处理后的蓝色荧光通道图像进行细胞核检测；对所述红色荧光通道图像进行去干扰处理，对所述去干扰处理后的红色荧光通道图像进行细胞膜检测；
[0036]图像检测判定模块，用于当检测到所述初步处理后的蓝色荧光通道图像存在靶细胞，且所述靶细胞对应的细胞核区域不存在细胞膜，则所述靶细胞为cd45阴性；
[0037]图像获取复检模块，用于获取所述cd45阴性所对应的区域的单层蓝色、多层红色和多层橙绿Fish信号的荧光通道图像，对所述cd45阴性所对应的区域进行复检，当检测到cd45阴性且Fish阳性的细胞，则为CTC阳性细胞；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法，其特征在于，包括：获取样本细胞群的蓝色荧光通道图像和红色荧光通道图像；对所述蓝色荧光通道图像进行初步处理，根据cd45细胞形态特征，对所述初步处理后的蓝色荧光通道图像进行细胞核检测；对所述红色荧光通道图像进行去干扰处理，对所述去干扰处理后的红色荧光通道图像进行细胞膜检测；当检测到所述初步处理后的蓝色荧光通道图像存在靶细胞，且所述靶细胞对应的细胞核区域不存在细胞膜，则所述靶细胞为cd45阴性；获取所述cd45阴性所对应的区域的单层蓝色、多层红色和多层橙绿Fish信号荧光通道图像，对所述cd45阴性所对应的区域进行复检，当检测到cd45阴性且Fish阳性的细胞，则为CTC阳性细胞；其中，所述初步处理包括杂质判断处理、背景减除处理、二值化处理、细胞团分割处理；所述细胞团分割处理，具体为：根据细胞所在的圆度、面积方面的信息查找经过所述二值化处理后的图像中满足细胞切割条件的细胞团进行分割处理；所述分割处理方式包括分水岭分割、圆切割、凸包缺陷分割；所述分水岭分割：根据高斯核对原图中roi区域进行高斯滤波；采取较大size的中值滤波在图像中对应的细胞核间形成灰度较大的值；计算所述roi区域在原有的掩膜下的标准差，当所述roi区域大于所述标准差与灰度较大的值之和，且所述掩膜达到mark较好的选取同时具有较好的自适应性时，通过所述mark进行所述分水岭分割；所述圆切割：对所述roi区域进行边框扩张，通过模板匹配输出的特征图以及对所述掩膜mask做距离变换；选取满足预设半径和较高相似度的细胞进行掩膜操作，直至无可继续分割为止同时生成最终的分割mark；所述分割mark通过所述分水岭分割达进行再次分割；所述凸包缺陷分割：根据两向量行列式的绝对值即为向量对应平行四边形的面积，计算所述原图中轮廓点到凸包的距离数组，对所述数组转mat图像进行滤波，直到找到对应的分割点进行分割，通过椭圆拟合选取满足预设面积和离心率的细胞，查找符合预设范围的mark进行所述分水岭分割。2.如权利要求1所述的基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法，其特征在于，所述对所述红色荧光通道图像进行去干扰处理，具体包括：对齐红色荧光通道与蓝色荧光通道，对所述红色荧光通道图像做去雾处理；对所述去雾处理后的红色荧光通道图像进行中位滤波去噪；在所述去雾处理后的红色荧光通道图像的细胞聚集区域再进行所述中位滤波去噪，生成图像的背景；将所述红色荧光通道图像减去所述生成图像的背景，以提取前景部分；对所提取前景部分做全图自适应阈值分割，获取对应阈值，将通过otsu分割获取的阈值代替所述对应阈值做前景亮度矫正；以膨胀后的细胞核作为引导对降噪后的细胞膜使用导向滤波，保留所述细胞核区域的细胞图像，降低所述细胞核区域以外的背景噪声，增强所述细胞膜的信噪比，对所述红色荧光通道图像采取灰度值大于预定程度的区域做亮斑补充，得到真实膜区域二值图。3.如权利要求1所述的基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法，其特征在于，所述获取所述cd45阴性所对应的区域的单层蓝色、多层红色和多层橙绿Fish信号的荧光通道图像，对所述cd45阴性所对应的区域进行复检，当检测到cd45阴性且Fish阳性的细胞，则为CTC阳性
细胞，具体包括：获取所述cd45阴性所对应的区域的单层蓝色、多层红色和多层橙绿Fish信号的荧光通道图像；对所述荧光通道图像做平移校准与所述背景减除处理；对所述cd45阴性区域的每个细胞核所在的区域roi做定量的扩张，对所扩张后的roi区域进行三角阈值的初步二值化处理；通过膨胀极值点合并相近的极值点，得到最终的二值图，进行信号点计数；根据每个所述信号点内外距离进行初步的fish评分；根据多倍体特征判断所述二值图轮廓内及轮廓边缘的橙绿fish信号点计数，所述橙绿fish信号点计数达到3个或以上则为fish阳性；当检测所述cd45阴性区域的所述橙绿fish信号点计数达到3个或以上的细胞，则为CTC阳性细胞。4.如权利要求1所述的基于荧光图像识别循环肿瘤细胞方法，其特征在于，所述二值化处理，具体为：统计目标图像整体灰度的直方图分布；统计所述直方图分布在所述目标图像上的总体平均高度；将所述目标图像进行初步二值化的结果作为第一掩膜，统计所述第一掩膜下的目标图像前景的平均灰度、方差作为伪峰值；调整所述伪峰值处的直方图分布的值，将所述总体平均高度加上伪峰值处的本身高度作为新高度，从而改变所述直方图的峰值的整体分布，得到新的直方图；对所述新的直方图，采用最大类间方差的方式寻找设定范围的阈值，对所述目标图像做二值化阈值分割。5.一种基于荧光图像识别循环肿瘤细胞装置，其特征在于，包括：通道图像获取模块，用于获取样本细胞群的蓝色荧光通道图像和红色荧光通道图像；图像处理检测模块，用于对所述蓝色荧光通道图像进行初步处理，根据cd45细胞形态特...

【专利技术属性】
技术研发人员：李岩，
申请(专利权)人：江苏莱尔生物医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：