【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种医学图像处理技术，尤其涉及一种利用多重免疫荧光对h&e病理图像进行自动细胞标注的方法。
技术介绍
1、在h&e染色的病理图像上进行细胞成分分析是一项重要的任务，在癌症的诊断和个性化治疗种有很多潜在的应用。然而，由于细胞的数量非常多，进行细胞成分分析是非常困难的。随着人工智能技术的发展，现在已经出现了一些方法使用深度学习进行自动的细胞识别，取得了不错的效果。但是，深度学习技术需要大量的数据标注才能发挥作用，这在细胞识别任务是一个很大的问题。传统的细胞标注方法是病理科医生手动在病理图像上进行细胞勾勒，这是十分费时费力的。这种做法能标记的细胞数量比较有限，很难满足深度学习对于数据量的要求。针对这个问题，本专利技术提出了一种方法，可以利用多重免疫荧光自动对h&e图像进行细胞标注。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种利用多重免疫荧光对h&e病理图像进行自动细胞标注的方法，能够将同一组织的多重免疫荧光图像与h&e图像进行配准，自动勾勒...
【技术保护点】
1.一种利用多重免疫荧光对H&E病理图像进行自动细胞标注的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，所述多重免疫荧光染色是指对肿瘤组织进行多重免疫荧光染色，所述标记物包括KI67、PANCK、CD3、CD20、CD21、CD23和DAPI中的至少2种或者全部。
3.根据权利要求2所述的方法所述的规则是指：
4.根据权利要求1所述的方法，全局配准时，将H&E图像作为固定图像，免疫荧光图像的DAPI通道作为移动图像，以计算全局配准所需的变换。
5.根据权利要求1所述的方法，局部配准时,将...
【技术特征摘要】
1.一种利用多重免疫荧光对h&e病理图像进行自动细胞标注的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，所述多重免疫荧光染色是指对肿瘤组织进行多重免疫荧光染色，所述标记物包括ki67、panck、cd3、cd20、cd21、cd23和dapi中的至少2种或者全部。
3.根据权利要求2所述的方法所述的规则是指：
4.根据权利要求1所述的方法，全局配准时，将h&e图像作为固定图像，免疫荧光图像的dapi通道作为移动图像，以计算全局配准所需的变换。
5.根据权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛新颖，郑杰，谢梅，杨杨，吕学亨，张鑫，包辛玉，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京世纪坛医院，
类型：发明
国别省市：
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