【技术实现步骤摘要】
本公开涉及纯度检测，具体地，涉及一种成纤维滑膜细胞的纯度获取方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
1、类风湿关节炎是一种病因、病机尚不明确的慢性风湿免疫病。成纤维滑膜细胞是关节囊内层即滑膜的重要组成部分，通过产生细胞外基质成分和润滑剂来维持关节的正常功能。然而，在类风湿关节炎等炎症条件下，成纤维滑膜细胞可能开始增殖、表型发生变化，并通过其直接和间接的破坏功能成为炎症持续的核心要素。由于在自身免疫性关节疾病中的重要性，成纤维滑膜细胞成为令人关注的细胞靶点，在药理实验中常提取此类细胞作为靶标细胞，用于药效评价和机制探究。然而，受脂肪细胞、内皮细胞等混杂细胞的影响，成纤维滑膜细胞可能会被干扰。通过统计纤维滑膜细胞的纯度来用于药效评价和机制探究尤为重要。在相关技术中主要依靠人工统计的方式来统计成纤维滑膜细胞的纯度，但是，该方式准确率和效率均较低。
技术实现思路
1、本公开的目的是提供一种成纤维滑膜细胞的纯度获取方法、装置、介质及电子设备，旨在解决上述问题。
2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，所述方法包括：获取细胞组织的细胞图像，其中，所述细胞组织至少包括成纤维滑膜细胞；对所述细胞图像中的细胞的类型进行标注，获得训练样本；通过训练样本对识别模型进行训练，获得训练完成的识别模型；拍摄培养成纤维滑膜细胞的细胞培养皿的图像作为待识别图像；通过所述训练完成的识别模型对所述待识别图像中的每种细胞所在的区域进行标注，获得标注图像，其中，所述标注图像包括所
3、可选地，所述根据所述标注图像，获取成纤维滑膜细胞的细胞纯度，包括：根据所述标注图像，获取标注为成纤维滑膜细胞对应的区域的第一像素的第一像素值，以及获取所有细胞对应的区域的第二像素的第二像素值；根据所述第一像素值和所述第二像素值之间的比值，获得所述成纤维滑膜细胞的所述细胞纯度。
4、可选地，所述根据所述标注图像，获取成纤维滑膜细胞的细胞纯度，包括：根据所述标注图像，获取被识别为所述成纤维滑膜细胞的第一数量，以及识别出的所有细胞的第二数量；根据所述第一数量和所述第二数量之间的比值，获得所述成纤维滑膜细胞的所述细胞纯度。
5、可选地，所述根据所述标注图像，获取被识别为所述成纤维滑膜细胞的第一数量，以及识别出的所有细胞的第二数量，包括：对所述标注图像进行二值化处理，获得二值化后的标注图像；通过膨胀算法，对所述二值化后的标注图像中的细胞轮廓进行加粗，获得加粗后的标注图像；从所述加粗后的标注图像中确定第一初始点，并根据所述第一初始点，通过连通域算法，提取出多个第三像素对应的第三像素值；若所述第三像素值大于或等于像素阈值，确定所述第三像素为背景区域所在的像素；从所述加粗后的标注图像中除背景区域外的其他区域中确定第二初始点；根据所述第二初始点，通过所述连通域算法，识别出其中一个细胞，并对细胞数量进行计数，在将该细胞作为背景区域后重新执行所述从所述加粗后的标注图像中除背景区域外的其他区域中确定第二初始点的步骤，直至识别完所有的细胞，获得所有细胞的所述第二数量；从识别出的所有细胞中确定成纤维滑膜细胞，并获取所述成纤维滑膜细胞的所述第一数量。
6、可选地，所述从识别出的所有细胞中确定成纤维滑膜细胞，包括：在所述加粗后的标注图像中，确定识别出的所有细胞的每个细胞在第一坐标系下的多个分布点；通过主成分分析算法对所述第一坐标系下的多个分布点进行处理，获得第二坐标系；确定多个分布点中每个分布点在所述第二坐标系下的坐标位置；确定所述第二坐标系的第一坐标点、第二坐标点、第三坐标点以及第四坐标点，其中，所述第一坐标点和所述第二坐标点是所述第二坐标系的第一坐标轴上间隔最远的分布点，所述第三坐标点和所述第四坐标点是所述第二坐标系的第二坐标轴上间隔最远的分布点；根据所述第一坐标点和所述第二坐标点，获得第一间距，以及根据所述第三坐标点和所述第四坐标点，获得第二间距；根据所述第一间距和所述第二间距，获得间距判别值；若所述间距判别值大于间距阈值，则确定该细胞为所述成纤维滑膜细胞。
7、可选地，所述方法还包括：通过图像增强方式对所述训练样本进行处理，获得扩充后的训练样本。
8、可选地，所述通过训练样本对识别模型进行训练，获得训练完成的识别模型，包括：通过训练样本对识别模型进行训练，获取识别模型的实际输出像素；根据实际输出像素，获得损失函数；根据所述损失函数对所述识别模型进行迭代训练，获得所述训练完成的识别模型；其中，所述损失函数通过下式计算：
9、
10、l为损失函数，和均为超参数，为实际输出像素。
11、根据本公开实施例的第二方面，提供一种成纤维滑膜细胞的纯度获取装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取细胞组织的细胞图像，其中，所述细胞组织至少包括成纤维滑膜细胞；第一标注模块，用于对所述细胞图像中的细胞的类型进行标注，获得训练样本；训练模块，用于通过训练样本对识别模型进行训练，获得训练完成的识别模型；拍摄模块，用于拍摄培养成纤维滑膜细胞的细胞培养皿的图像作为待识别图像；第二标注模块，用于通过所述训练完成的识别模型对所述待识别图像中的每种细胞所在的区域进行标注，获得标注图像，其中，所述标注图像包括所述待识别图像中的细胞对应的区域的类型识别结果；第二获取模块，用于根据所述标注图像，获取成纤维滑膜细胞的细胞纯度。
12、根据本公开实施例的第三方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
13、根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现第一方面所述方法的步骤。
14、本公开提供一种成纤维滑膜细胞的纯度获取方法、装置、介质及电子设备，先获取细胞组织的细胞图像，其中，细胞组织至少包括成纤维滑膜细胞；然后对细胞图像中的细胞的类型进行标注，获得训练样本；再通过训练样本对识别模型进行训练，获得训练完成的识别模型；而后拍摄培养成纤维滑膜细胞的细胞培养皿的图像作为待识别图像；并通过训练完成的识别模型对待识别图像中的每种细胞所在的区域进行标注，获得标注图像，其中，标注图像包括所述待识别图像中的细胞对应的区域的类型识别结果；最后根据标注图像，自动获取成纤维滑膜细胞的细胞纯度，通过上述方式自动提取成纤维滑膜细胞的细胞纯度，相较于人工的方式统计细胞纯度，可提升细胞纯度的获取效率与准确率。
15、本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述根据所述标注图像，获取成纤维滑膜细胞的细胞纯度，包括：
3.根据权利要求1所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述根据所述标注图像，获取成纤维滑膜细胞的细胞纯度，包括：
4.根据权利要求3所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述根据所述标注图像，获取被识别为所述成纤维滑膜细胞的第一数量，以及识别出的所有细胞的第二数量，包括：
5.根据权利要求4所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述从识别出的所有细胞中确定成纤维滑膜细胞，包括：
6.根据权利要求1~5任意一项所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1~5任意一项所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述通过训练样本对识别模型进行训练，获得训练完成的识别模型，包括：
8.一种成纤维滑膜细胞的纯度获取装置，其特征在于，所述装置包括
9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1~7中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述根据所述标注图像，获取成纤维滑膜细胞的细胞纯度，包括：
3.根据权利要求1所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述根据所述标注图像，获取成纤维滑膜细胞的细胞纯度，包括：
4.根据权利要求3所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在于，所述根据所述标注图像，获取被识别为所述成纤维滑膜细胞的第一数量，以及识别出的所有细胞的第二数量，包括：
5.根据权利要求4所述的成纤维滑膜细胞的纯度获取方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛霞，张彦琼，林娜，杨锦睿，张依，刘毓东，
申请(专利权)人：中国中医科学院中药研究所，
类型：发明
国别省市：
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