專利名稱：一種基于圖像識別的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)科領(lǐng)域，更具體地說，本發(fā)明涉及一種免疫細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，即 通過對整張玻片進(jìn)行圖像掃描，獲取玻片的圖像信息，并利用圖像識別的方法識別圖像中 的免疫細(xì)胞，從而達(dá)到自動計(jì)數(shù)和形態(tài)分析的目的。
背景技術(shù)：
CD4細(xì)胞是人體免疫系統(tǒng)中的一種重要免疫細(xì)胞。由于艾滋病病毒攻擊對象是 CD4細(xì)胞，所以其檢測結(jié)果對艾滋病治療效果的判斷和對患者免疫功能的判斷有重要作用。 正常成人的CD4細(xì)胞在每立方毫米500個到1600個，艾滋病病毒感染者的CD4細(xì)胞出現(xiàn) 進(jìn)行性或不規(guī)則性下降，標(biāo)志著免疫系統(tǒng)受到嚴(yán)重?fù)p害，當(dāng)CD4細(xì)胞小于每立方毫米200個 時，可能發(fā)生多種機(jī)會性感染或腫瘤。傳統(tǒng)的CD4細(xì)胞計(jì)數(shù)，使用流式細(xì)胞儀。即以激光為光源，將被檢細(xì)胞用熒光標(biāo)記 抗體結(jié)合后輸入流式細(xì)胞儀，通過高速流動系統(tǒng)對細(xì)胞排列成行，一個一個的流經(jīng)檢測區(qū)， 當(dāng)細(xì)胞從流動室噴嘴處流出時，超聲振蕩攪動液流，使液流斷裂成一連串均勻的小滴，每滴 內(nèi)最多只含有一個細(xì)胞，細(xì)胞經(jīng)熒光探針的光反應(yīng)和標(biāo)記物的光散射能力中獲取信息，進(jìn) 行計(jì)數(shù)。這種計(jì)數(shù)方法的準(zhǔn)確率在士50個細(xì)胞上下，對于破損細(xì)胞、連體細(xì)胞，凋亡細(xì)胞不 能很好地計(jì)數(shù)，并且無法直觀地評估計(jì)數(shù)結(jié)果正確與否。本發(fā)明公開的免疫細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，以計(jì)算機(jī)視覺的方式，通過數(shù)字相機(jī)將實(shí)體切 片信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像信息，再經(jīng)由圖像識別的方法完成細(xì)胞計(jì)數(shù)。計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率在98%以 上，高于傳統(tǒng)的流式細(xì)胞儀。更重要的是，可以通過對掃描的細(xì)胞圖像進(jìn)行復(fù)查，并對細(xì)胞 形態(tài)做進(jìn)一步的分析，這些都是流式細(xì)胞儀無法做到的。除了對免疫細(xì)胞CD3/CD4/CD8的 檢查，本發(fā)明公開的方法還可以對免疫細(xì)胞之外的各類細(xì)胞進(jìn)行檢測，具備通用性，并可以 根據(jù)細(xì)胞特征對細(xì)胞進(jìn)行分類等等。

發(fā)明內(nèi)容
為解決傳統(tǒng)的流式細(xì)胞儀在細(xì)胞計(jì)數(shù)方面的不足，本發(fā)明公開了一種基于圖像識 別的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法。本發(fā)明具體采用以下計(jì)數(shù)方案—種基于圖像識別的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，所述方法使用全自動數(shù)字切片掃描設(shè)備對細(xì) 胞玻片進(jìn)行掃描，基于對細(xì)胞玻片的圖像處理分析進(jìn)行細(xì)胞的計(jì)數(shù)；其特征在于，所述方法 包括以下步驟(1)制作方形細(xì)胞玻片，將待計(jì)數(shù)的細(xì)胞固定在一方形區(qū)域內(nèi)，并將所述細(xì)胞玻片 置于所述掃描設(shè)備掃描的玻片架上；(2)通過所述掃描設(shè)備對所述細(xì)胞玻片進(jìn)行掃描，采集所述細(xì)胞玻片的圖像；(3)根據(jù)待計(jì)數(shù)細(xì)胞的形態(tài)特征信息，對所述細(xì)胞玻片圖像中的符合待計(jì)數(shù)細(xì)胞 形態(tài)標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)胞進(jìn)行識別并統(tǒng)計(jì)數(shù)量。
通過本發(fā)明，不僅可實(shí)現(xiàn)對細(xì)胞準(zhǔn)確計(jì)數(shù)，還可在單細(xì)胞水平實(shí)現(xiàn)細(xì)胞可視化，真 正實(shí)現(xiàn)目標(biāo)細(xì)胞實(shí)體保存、動態(tài)影像全記錄，幫助科研人員直接洞察細(xì)胞數(shù)量、功能、狀態(tài)， 為臨床疾病診斷提供新手段，這在整個免疫診療中具有開創(chuàng)性意義得免疫細(xì)胞數(shù)字化圖 片，彌補(bǔ)了流式細(xì)胞儀和ELISP0T等不能對細(xì)胞進(jìn)行直接分析的缺陷


圖1是全自動掃描設(shè)備掃描過程的正視圖；圖2是全自動掃描設(shè)備掃描過程的俯視圖；圖3是掃描前進(jìn)行黑框邊角定位的過程；圖4是移動馬達(dá)自動掃描玻片的過程；圖5是掃描過程采集的圖像數(shù)據(jù)；圖6是細(xì)胞計(jì)數(shù)流程圖；圖7是細(xì)胞檢測流程圖。
具體實(shí)施方案下面根據(jù)說明書附圖并結(jié)合優(yōu)選實(shí)施例對本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步詳細(xì)說明。本發(fā)明公開的一種基于圖像識別的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，該方法使用全自動數(shù)字切片掃 描設(shè)備對細(xì)胞玻片進(jìn)行掃描，基于對細(xì)胞玻片的圖像處理分析進(jìn)行細(xì)胞的計(jì)數(shù)；其特征在 于，所述方法包括以下步驟(1)制作細(xì)胞玻片，將待計(jì)數(shù)的細(xì)胞固定在一方形區(qū)域內(nèi)，并將所述細(xì)胞玻片置于 所述掃描設(shè)備掃描的玻片架上(如圖2所示)；(2)通過所述掃描設(shè)備(如圖1所示)電機(jī)驅(qū)動控制玻片在X/Y/Z三個方向上的 移動，經(jīng)物鏡、鏡筒、相機(jī)組成的光學(xué)成像系統(tǒng)，當(dāng)玻片移動到物鏡正下方時，采集所述細(xì)胞 玻片的圖像；(3)根據(jù)待計(jì)數(shù)細(xì)胞的形態(tài)特征信息，對所述細(xì)胞玻片圖像中的符合待計(jì)數(shù)細(xì)胞 形態(tài)標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)胞進(jìn)行識別并統(tǒng)計(jì)數(shù)量。免疫細(xì)胞玻片在制作時通過黑色油墨將細(xì)胞固定在一個黑色的框內(nèi)，如圖3所 示。通過在X，Y方向上移動玻片并識別黑框的方法找到黑色框的左上角，以此作為初始掃 描點(diǎn)0。從采集到的圖像可以看出，黑框的灰度值非常低，因此可以設(shè)置一個固定的二值 化閾值，例如50，將圖像分成前景點(diǎn)(灰度值>30)和背景點(diǎn)(灰度值<30)兩個部分。如 果在圖像左上方存在背景而右下方為前景則說明已經(jīng)找到黑框的左上角位置。玻片移動到起始掃描點(diǎn)后，可利用黑框的兩條邊緣進(jìn)行自動對焦。自動對焦的過 程實(shí)際上是使用數(shù)字相機(jī)連續(xù)采集多層玻片圖像，通過比較每層圖像的清晰度，選擇清晰 度最高的那一層作為初始焦平面位置。本發(fā)明中，稱此位置為焦平面A。這個問題實(shí)際上是圖像清晰度度量問題。對一幅圖像來說，如果上面的目標(biāo)邊緣 (在本發(fā)明中，所述目標(biāo)邊緣指的是切片組織組織的邊緣)非常銳化，看上去就很清晰；如 果目標(biāo)邊緣梯度(本發(fā)明中的“目標(biāo)邊緣梯度”指的是切片組織組織邊緣處的梯度，這個值 大，邊緣就清晰；反之就模糊)較小，看上去就比較模糊。因此，邊緣梯度的度量可以用來評價一幅圖像的清晰度差異。目前邊緣梯度的度量方法有很多種，這里我們優(yōu)選用邊緣的平 方和(S)來度量圖像的清晰度。
權(quán)利要求
一種基于圖像識別的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，所述方法使用全自動數(shù)字切片掃描設(shè)備對細(xì)胞玻片進(jìn)行掃描，基于對細(xì)胞玻片的圖像處理分析進(jìn)行細(xì)胞的計(jì)數(shù)；其特征在于，所述方法包括以下步驟(1)制作方形細(xì)胞玻片，將待計(jì)數(shù)的細(xì)胞固定在一方形區(qū)域內(nèi)，并將所述細(xì)胞玻片置于所述掃描設(shè)備掃描的玻片架上；(2)通過所述掃描設(shè)備對所述細(xì)胞玻片進(jìn)行掃描，采集所述細(xì)胞玻片的圖像；(3)根據(jù)待計(jì)數(shù)細(xì)胞的形態(tài)特征信息，對所述細(xì)胞玻片圖像中的符合待計(jì)數(shù)細(xì)胞形態(tài)標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)胞進(jìn)行識別并統(tǒng)計(jì)數(shù)量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，其特征在于在所述步驟(1)中，優(yōu)先使用黑 色油墨將細(xì)胞固定在一個黑色的框內(nèi)，所述黑色的框形成所述的方形區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，其特征在于在所述步驟(2)中，對所述細(xì)胞 玻片的掃描優(yōu)選采用以下方式在X，Y軸方向移動玻片識別所述黑色的框的一角，以該角作為玻片的起始掃描點(diǎn)，其 中所述X，Y軸方向分別為在所述方形細(xì)胞玻片平面上兩相鄰垂直邊的方向，Z軸方向?yàn)樵?玻片平面的垂直方向；將所述玻片移動到起始掃描點(diǎn)后，所述掃描設(shè)備自動對焦，選擇圖像清晰度最高的初 始焦平面；以所述起始掃描點(diǎn)開始掃描玻片，移動玻片，一直掃描到所述所述黑色框的一角的對 角處，完成所述玻片方形區(qū)域內(nèi)細(xì)胞圖像的掃描。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，其特征在于從初始掃描點(diǎn)開始對所述細(xì)胞 玻片掃描時，優(yōu)選沿“Z”字形在X、Y軸平面內(nèi)移動玻片，以使得掃描移動距離最小。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，其特征在于，在所述步驟(3)的細(xì)胞計(jì)數(shù)中， 進(jìn)一步包括以下內(nèi)容提取細(xì)胞候選區(qū)域(101)計(jì)算所述細(xì)胞玻片圖像中各個像素點(diǎn)的灰度值，當(dāng)一個點(diǎn)的灰度值小于整個圖像平均 灰度值的時候，即判定此點(diǎn)為前景點(diǎn)，否則為背景點(diǎn)，通過對整幅圖像的遍歷，圖像中所有 像素點(diǎn)被分成前景點(diǎn)和背景點(diǎn)兩部分；區(qū)域生長(102)對確定的前景點(diǎn)，以其為中心對所述細(xì)胞玻片圖像進(jìn)行區(qū)域生長處理，即將相鄰的前 景點(diǎn)組成一個整體，如果該區(qū)域前景點(diǎn)的像素?cái)?shù)滿足免疫細(xì)胞的大小范圍，就把這個區(qū)域 當(dāng)作細(xì)胞候選區(qū)域；細(xì)胞檢測(103)對每一個細(xì)胞候選區(qū)域進(jìn)行分析，判斷其是否符合待計(jì)數(shù)細(xì)胞的形態(tài)特征；細(xì)胞計(jì)數(shù)(104)對符合待計(jì)數(shù)細(xì)胞特征的每一個細(xì)胞候選區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法，其特征在于，在所述細(xì)胞檢測中，進(jìn)一步優(yōu)選 通過以下方式判斷其是否符合待計(jì)數(shù)細(xì)胞的形態(tài)特征中心亮斑檢測(201)對一個細(xì)胞候選區(qū)域，找到靠近細(xì)胞中心灰度值最高的那個點(diǎn)；亮斑區(qū)域確定(202)以最亮點(diǎn)為中心，由內(nèi)向外計(jì)算像素灰度值，亮斑區(qū)域中，像素灰度值大于背景的平均 灰度值；確定亮斑邊緣(203)對亮斑區(qū)域外緣附近的點(diǎn)進(jìn)行邊緣梯度計(jì)算，即計(jì)算從亮斑中心沿半徑方向的梯度， 梯度最大的地方就定位成亮斑邊緣，并依據(jù)邊緣點(diǎn)的位置，計(jì)算亮斑圓度； 確定細(xì)胞邊緣(204)以亮斑為中心，在正常細(xì)胞大小范圍內(nèi)，計(jì)算從細(xì)胞中心沿半徑方向的梯度，梯度最大 的地方就定位成細(xì)胞外邊緣，細(xì)胞壁位置的像素灰度大于背景平均灰度； 判斷細(xì)胞圓度(205)圓度的計(jì)算可以由各個細(xì)胞邊緣點(diǎn)到細(xì)胞中心距離的標(biāo)準(zhǔn)差來定義，設(shè)每個細(xì)胞邊緣 點(diǎn)到細(xì)胞中心的距離為Si，所有Si的均值為云，那么細(xì)胞的圓度可定義為P的取值范圍在0-1之間，ρ越大表示細(xì)胞圓度越好； 判斷細(xì)胞對比度(206)通過計(jì)算亮斑區(qū)域，和細(xì)胞壁環(huán)狀區(qū)域的平均灰度值，得到細(xì)胞對比度； 當(dāng)細(xì)胞圓度大于0. 9，并且細(xì)胞對比度大于30，作為細(xì)胞計(jì)數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的細(xì)胞計(jì)數(shù)方法。本發(fā)明以計(jì)算機(jī)視覺的方式，通過傳感器將實(shí)體切片信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像信息，再經(jīng)由圖像處理完成細(xì)胞計(jì)數(shù)。計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率在98％以上，并具備優(yōu)良的可擴(kuò)展性，可以對免疫細(xì)胞之外的各類細(xì)胞進(jìn)行檢測，具備通用性，并可以根據(jù)細(xì)胞特征對細(xì)胞進(jìn)行分類等等。
文檔編號G01N15/14GK101949819SQ20101028248
公開日2011年1月19日 申請日期2010年9月16日 優(yōu)先權(quán)日2010年9月16日
發(fā)明者劉明星, 李鵬杰, 鄭眾喜, 韓雋 申請人:北京優(yōu)納科技有限公司