组织切片显微图像中的细胞核自动分割及分类识别方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201810330101.3
申 请 日：20180413
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20180918
公 开 号：CN108550148A
代 理 人：陈千
代理机构：成都蓉域智慧知识产权代理事务所(普通合伙) 51250
摘 要：本发明公开一种组织切片显微图像中的细胞核自动分割及分类识别方法，分割阶段采用了全自动分割，通过小波分解和均值漂移的联合算法来确定感兴趣区域，再通过改进的形态学方法分离粘连细胞进行精准分割。在分类识别阶段，提取细胞核区域的形状特征、颜色特征和纹理特征，再通过增强相差性(ERSD)特征选择算法得到最佳特征子集，最后再由SVM分类器进行分类识别。其效果是：能够实现细胞核区域的精准自动分割，避免了灰尘、光照以及细胞粘连等原因对其分割准确率造成的影响，在分类识别时，通过选择最佳特征子集，在确保分类准确率的前提下，缩短了运行时间，满足了临床应用实时性的要求。
主 权 项：1.一种组织切片显微图像中的细胞核自动分割方法，其特征在于包括以下步骤：S11：利用顶帽?底帽变换对输入的组织切片显微图像进行图像增强处理；S12：分别利用小波变换和均值漂移算法标记细胞所在区域；S13：利用投票机制选择圆形度满足预设要求的细胞区域；S14：根据细胞面积阈值实现粘连细胞的判断，如果区域内不存在粘连细胞，则作为单个细胞直接得到分割结果；如果区域内存在细胞粘连，则进入S15；S15：通过形态学方法对粘连细胞区域进行细分隔；S16：返回步骤S14循环判断，直至所选区域粘连细胞全部分开。
关 键 词：分类识别;自动分割;最佳特征子集;细胞核;分割;细胞核区域;显微图像;组织切片;形态学;漂移;特征选择算法;分类准确率;感兴趣区域;临床应用;纹理特征;细胞粘连;小波分解;形状特征;颜色特征;粘连细胞;实时性;准确率;算法;光照;改进;联合
法律状态：公开
IPC专利分类号：G06T7/00(2017.01)I,G06T7/11(2017.01)I,G06T7/136(2017.01)I,G06T7/90(2017.01)I