基于Gabor滤波器的结直肠癌IHC全数字病理图像免疫细胞分割方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于Gabor滤波器的结直肠癌IHC全数字病理图像免疫细胞分割方法及装置，方法包括：将获取的原始IHC图像从RGB空间转换至L*a*b*颜色空间；基于设计的Gabor滤波器阵列得到Gabor级图像；采用聚类算法对Gabor特征进行分类，分别得到感兴趣的白色区域和黑色背景；对感兴趣的白色区域进行形态学处理后得到肿瘤上皮区域，并利用预设的细胞核分割软件在肿瘤上皮区域分割肿瘤细胞核，采用Bernsen算法分割免疫细胞核；采用Morisita‑Horn指数量化免疫微环境里的免疫细胞和肿瘤细胞。本发明专利技术通过Gabor滤波器对IHC染色全数字病理图像进行滤波，每个Gabor滤波器只允许与其频率相对应的纹理顺利通过，从而实现结直肠癌IHC染色全数字病理图像感兴趣区域的免疫细胞进行准确分割。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学图像处理的，具体涉及一种基于gabor滤波器的结直肠癌ihc全数字病理图像免疫细胞分割方法及装置。

技术介绍

1、肿瘤细胞和肿瘤微环境共同限制和影响结直肠癌患者肿瘤的发生发展。肿瘤微环境与肿瘤的转移和进展密切相关。肿瘤微环境中的免疫细胞与肿瘤细胞的相互作用影响癌症的发生和进展。免疫组织化学(ihc)染色的全数字病理图像(wsis)中的信息包括细胞密度、细胞类型和免疫细胞的位置被证明是有价值的预后工具。

2、近年来，深度学习技术在大型生物医学数据集的管理和分析、辅助诊断和临床决策方面得到了广泛的应用。特别是，深度学习技术在早期肿瘤识别和提高结直肠癌(crc)组织分类效率方面显示出前景。人工智能技术的利用在高效率和可复制方面具有显著优势，可以高效地进行细胞核分割，并未进一步研究细胞间的空间关系打下基础。

3、现有技术中的细胞核分割方法存在下述缺陷：

4、(1)免疫组化病理图片的免疫细胞分割需要病理医生标注或者鉴别分割结果，费时费力；

5、(2)由于全视野数字切片有分辨率高，图像大的特点，计算整个本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于Gabor滤波器的结直肠癌IHC全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，包括下述步骤：

2.根据权利要求1所述基于Gabor滤波器的结直肠癌IHC全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，将获取的原始IHC图像从RGB空间转换至L*a*b*颜色空间，具体为：

3.根据权利要求1所述基于Gabor滤波器的结直肠癌IHC全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，所述Gabor滤波器的二维Gabor函数表达式如下：

4.根据权利要求3所述基于Gabor滤波器的结直肠癌IHC全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，基于Gabor滤波器阵列对...

【技术特征摘要】

1.基于gabor滤波器的结直肠癌ihc全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，包括下述步骤：

2.根据权利要求1所述基于gabor滤波器的结直肠癌ihc全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，将获取的原始ihc图像从rgb空间转换至l*a*b*颜色空间，具体为：

3.根据权利要求1所述基于gabor滤波器的结直肠癌ihc全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，所述gabor滤波器的二维gabor函数表达式如下：

4.根据权利要求3所述基于gabor滤波器的结直肠癌ihc全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，基于gabor滤波器阵列对所述图像块中不同频率和方向的信息子集进行定位时，以30度为步长λ，在φ为[30，180]之间对图像块定期采样，采样波长为2。

5.根据权利要求1所述基于gabor滤波器的结直肠癌ihc全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，将所述gabor级图像转化为gabor特征具体为：

6.根据权利要求1所述基于gabor滤波器的结直肠癌ihc全数字病理图像免疫细胞分割方法，其特征在于，采用bernsen算法分割免疫核时，扫描帧大小为77像素，对比度阈值为15，将上述图像块经过颜色反卷积后的dab通道图...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘再毅，蔡茗，邓天鹏，罗文，赵可，
申请(专利权)人：广东省人民医院，
类型：发明
国别省市：