[发明专利]针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取方法及成像方法

说明书

本发明公开了一种针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取方法，包括获取训练数据集并得到单细胞核裁剪图像；处理单细胞核裁剪图像得到初步的粗糙像素级细胞核分割信息；构建针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取模型；对训练数据集中的图像数据进行特征提取并采用提取模型预测图像中细胞核的包围盒位置信息；对细胞核位置信息采用粗糙像素级分割信息进行监督优化；重复上述步骤并采用得到的结果更新训练数据集并得到最终的细胞核区域提取模型；采用细胞核区域提取模型对实际的多细胞核彩色图像进行细胞核区域。本发明还公开了包括所述针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取方法的成像方法。本发明精确度高、可靠性好且效果较好。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取方法及成像方法。

背景技术

随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，人们对于健康的关注程度也越来越高。

在医学图像学领域中，多细胞核彩色图像的细胞核区域提取，一直是医学图像学领域的研究重点。在多细胞核彩色图像中对细胞核区域进行准确地分割和提取，能够为后续的研究、诊断等打下坚实的基础。

目前，针对多细胞核彩色图像中对细胞核区域的提取研究，传统方法一般通过人工设计特征来寻找核区域，从而进行核区域的分割提取；但是，现有的技术往往不能适应复杂图像，难以提取稳定的特征表示，直接导致结果缺乏准确性和鲁棒性，从而进一步影响了后续的工作。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种精确度高、可靠性好且效果较好的针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取方法。

本发明的目的之二在于提供一种包括了所述针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取方法的成像方法。

本发明提供的这种针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取方法，包括如下步骤：

S1.获取训练数据集；

S2.根据步骤S1获取的训练数据集中提供的细胞核包围盒位置信息，获取单细胞核裁剪图像；

S3.将步骤S2得到的单细胞核裁剪图像进行处理，从而将细胞核区域和背景区域分离，从而得到初步的粗糙像素级细胞核分割信息；

S4.构建针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取模型；

S5.对训练数据集中的图像数据进行特征提取，并采用针对多细胞核彩色图像的细胞核区域提取模型预测图像中细胞核的包围盒位置信息；

S6.对步骤S5获取的细胞核位置信息，采用步骤S3得到的粗糙像素级分割信息进行监督优化；

S7.重复步骤S2～S6直至满足设定的条件，重复过程中采用步骤S5和步骤S6得到的包围盒位置信息和像素级分割结果更新训练数据集原始标签，加强监督信息，从而得到最终的细胞核区域提取模型；

S8.采用步骤S7得到的细胞核区域提取模型，对实际的多细胞核彩色图像进行处理，从而提取到最终的细胞核区域。

步骤S3所述的将步骤S2得到的单细胞核裁剪图像进行处理，从而将细胞核区域和背景区域分离，从而得到初步的粗糙像素级细胞核分割信息，具体为将步骤S2得到的单细胞核裁剪图像进行处理，具体是将裁剪图像中的像素分类为背景像素或细胞核像素，达到细胞核区域和背景区域分离的目的，从而得到初步的粗糙像素级细胞核分割信息；采用颜色去卷积算法(Color Deconvolution)获取分割信息，详细算法步骤如下：

颜色去卷积算法通常是用来将多种染色剂成分混合染色的医学彩色数字图像进行颜色分离，细胞核和其他背景区域对于不同的染色剂成分的吸附性不一样，表现出的外观特征则是颜色各异，这个颜色分离的过程恰好可以将细胞核区域和背景区域分离。根据比尔-朗博定律，整个计算原理如下：