【技术实现步骤摘要】
一种基于核像距离内编码的细胞团簇空间约束方法及系统
[0001]本专利技术属于细胞图像分析
，涉及一种基于核像距离内编码的细胞团簇空间约束方法及系统
。
技术介绍
[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术
。
[0003]细胞团簇空间约束是在细胞图像分析中的一种重要技术
。
在分析普通染色的细胞切片图像时，细胞团簇空间约束的目的是为了更准确
、
更有效地进行细胞分割和组织结构分析
。
[0004]目前主要有以下相关技术：基于图像分割的方法：这些方法主要基于图像分割算法，如区域生长
、
基于边缘的分割
、
基于阈值的分割等，通过考虑细胞的空间分布和像素相似性来实现细胞团簇的分割
。
[0005]基于深度学习的方法：使用卷积神经网络（
CNN
）等深度学习模型，可以自动学习细胞的特征表示，并结合空间信息进行细胞团簇的分割和识别
。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于核像距离内编码的细胞团簇空间约束方法，其特征是，包括以下步骤：对拥有组织病理学细胞团簇的细胞图像，利用至少两种不同的提取方法进行细胞特征提取；对提取的特征进行归一化处理，对归一化后的不同特征进行组合，得到综合的特征表示；使用局域核核函数计算每两个细胞特征在核空间中的核像距离；基于所述核像距离计算结果，利用核岭回归算法生成细胞团簇的内编码；利用空间约束方法对内编码进行约束，以保持细胞团簇的合理空间布局，并根据约束后的细胞团簇进行评估分析，确保细胞团簇之间的距离
、
方向或
/
和形状关系满足预定义的约束条件
。2.
如权利要求1所述的一种基于核像距离内编码的细胞团簇空间约束方法，其特征是，所述两种不同的提取方法为分别通过用多尺度特征提取与纹理特征统计中的小波系数统计特征方法对细胞进行特征提取；其中，所述多尺度特征提取方法对细胞进行特征提取的过程包括：对获取的图像进行预处理，利用尺度空间分析方法，使用拉普拉斯金字塔对预处理后的图像进行尺度空间表示，在每个尺度下，利用
Gabor
滤波器从图像中提取细胞的纹理特征，将上述过程得到的多尺度特征和
Gabor
滤波器提取的纹理特征进行融合，形成细胞团簇的综合特征向量或特征矩阵；利用小波系数统计特征方法对拥有组织病理学细胞团簇的细胞图像的具体过程包括：对获取的图像进行预处理，应用小波变换对预处理后的图像进行频域分解，将图像分解成不同尺度和方向上的小波系数，对于每个尺度和方向上的小波系数，提取感兴趣的纹理特征，将所有小波系数统计特征进行融合，形成细胞团簇的综合特征向量或特征矩阵
。3.
如权利要求1所述的一种基于核像距离内编码的细胞团簇空间约束方法，其特征是，利用均值
‑
方差归一化或最大
‑
最小归一化方法进行归一化处理
。4.
如权利要求1所述的一种基于核像距离内编码的细胞团簇空间约束方法，其特征是，对归一化后的不同特征进行组合时，对不同特征进行加权求和或加权平均，得到综合的特征表示；所述加权采用基于演化算法的特征加权方法，具体过程包括：定义适应度函数；随机或根据经验初始化特征权重的一组参数；利用演化算法，根据适应度函数的评价结果，更新特征权重参数，对特征权重的参数进行迭代优化，直到满足终止条件判断
。5.
如权利要求1所述的一种基于核像距离内编码的细胞团簇空间约束方法，其特征是，使用局域核核函数计算每两个细胞特征在核空间中的核像距离的过程中，使用局部邻域的距离度量作为核函数的输入，通过设置邻域大小或参数来控制...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玮，张振磊，雷晟暄，汪子琪，张彦海，赵晗竹，刘一飞，张伟师，徐立强，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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