針對熒光顯微圖像的凋亡細胞形態(tài)的量化分析方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及凋亡細胞形態(tài)的量化分析，為能夠有效地從圖像中分割出細胞個體，自動計算細胞二維形態(tài)學(xué)參數(shù)，大大縮短圖像分析時間，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是，針對熒光顯微圖像的凋亡細胞形態(tài)的量化分析方法，包括如下步驟：1)采集待處理的若干對熒光顯微細胞圖像；2)對一對圖像中的光鏡圖像運用中值濾波，灰度拉伸，形態(tài)學(xué)開運算進行圖像預(yù)處理；3)利用Otsu算法自動尋找閾值；4)獲得分割后的二值圖像；5)采用形態(tài)學(xué)膨脹和腐蝕的方法填充孔洞、去除小區(qū)域以及邊界上不完整的目標；6)對分割后的二值圖像根據(jù)染色結(jié)果判定細胞的狀態(tài)；7)輸出每個細胞的參數(shù)計算結(jié)果。本發(fā)明主要應(yīng)用于凋亡細胞形態(tài)的量化分析方法。
【專利說明】針對熒光顯微圖像的凋亡細胞形態(tài)的量化分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種凋亡細胞形態(tài)的量化分析方法，尤其是一種針對熒光顯微細胞圖像的熒光染色結(jié)果和二維形態(tài)參數(shù)提取，屬于顯微圖像處理及應(yīng)用【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及細胞凋亡的形態(tài)學(xué)觀測領(lǐng)域、凋亡細胞的染色法檢測領(lǐng)域、圖像增強領(lǐng)域、圖像閾值分割領(lǐng)域、圖像中目標邊緣檢測領(lǐng)域、二維形態(tài)參數(shù)計算領(lǐng)域以及相關(guān)領(lǐng)域。具體講，涉及針對熒光顯微圖像的凋亡細胞形態(tài)的量化分析方法。
技術(shù)背景
[0002]細胞凋亡(apoptosis)或稱程序性細胞死亡(programmed cell death, PO)),它是不同于細胞壞死(necrosis)的另外一種死亡方式，用來描述具有確定形態(tài)學(xué)變化的細胞死亡過程，Kerr等人最早定義這一系列形態(tài)學(xué)變化為細胞凋亡(apoptosis)。細胞凋亡過程是細胞本身在一定的生理或病理條件下，按照自身的程序主動性、生理性的死亡的過程，涉及到一系列基因的激活、表達以及調(diào)控作用。凋亡過程主要包括細胞皺縮，染色質(zhì)凝集，核膜的完整性消失，細胞膜出泡(membrane b I ebbing)以及細胞DNA斷裂，最后形成凋亡小體。凋亡細胞會迅速被鄰近的吞噬細胞所吞噬，以避免細胞碎片引起炎癥。
[0003]細胞凋亡的形態(tài)學(xué)檢測被認為是鑒定細胞凋亡的金標準，但是由觀察者進行細胞計數(shù)和形態(tài)結(jié)構(gòu)的分析不僅容易使觀察者眼睛疲勞，而且摻雜了較強的主觀因素和缺少客觀的定量標準，會產(chǎn)生較大的誤差。目前對細胞的形態(tài)學(xué)特征描述大都通過觀察細胞顯微圖像，進行定性的文字描述，而對細胞的形態(tài)特征的量化描述則較為少見，這一點也是高效細胞圖像分析的障礙所在。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對檢測結(jié)果的客觀性和準確性要求越來越高。
[0004]在針對凋亡細胞熒光顯微圖像的分析中，準確分析形態(tài)變化和定量測量形態(tài)參數(shù)是關(guān)鍵，需要建立針對單個細胞和細胞群的分割與特征提取自動圖像處理算法，便于快速、準確地量化分析凋亡細胞的形態(tài)特征。
[0005]近年來，人們研制了許多用于細胞分析和自動識別的系統(tǒng)，對細胞圖象進行自動分析，統(tǒng)計細胞個數(shù)和測量各個細胞的有關(guān)參數(shù)，如面積、周長、體積等。這些細胞分析和自動識別系統(tǒng)減少了主觀干擾，減輕了相關(guān)人員的工作負擔，提高了分析的準確性。根據(jù)對一些細胞圖像處理相關(guān)軟件產(chǎn)品的了解發(fā)現(xiàn)，它們的算法都涵蓋了圖像處理的基本方法，而在具體的圖像分析中各有側(cè)重，如某些軟件和算法在與顯微鏡配套進行圖像讀入和圖像質(zhì)量改善方面功能比較強大，而某些的優(yōu)勢在數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計、報表輸出等方面。然而通用的圖象處理軟件只具備一些常見的處理手段，對于一些難于識別的圖象信息以及針對一些具體用戶需解決的問題，通用軟件不能滿足要求。且現(xiàn)有的分析方法在面對大樣本的細胞圖像分析時顯得力不從心，要求自主研發(fā)出解決方案，或使用有內(nèi)置算法的商業(yè)軟件包。目前所使用的商業(yè)軟件在細胞圖像自動分割方面不能達到快速、準確的要求，并沒有特別針對凋亡細胞的形態(tài)分析，且無法與染色結(jié)果相結(jié)合進行正常細胞與凋亡細胞的區(qū)分和分析。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了克服現(xiàn)有的細胞圖像分析方法中無法與染色結(jié)果相結(jié)合進行正常細胞與凋亡細胞的區(qū)分和分析的缺陷，本發(fā)明提供一種針對凋亡細胞的二維形態(tài)分析方法，該方法不僅能夠有效地從圖像中分割出細胞個體，自動計算細胞二維形態(tài)學(xué)參數(shù)，無需使用者手動勾畫細胞輪廓，大大縮短了圖像分析時間，而且能夠結(jié)合染色結(jié)果進行凋亡細胞與正常細胞的分類和計數(shù)，提供一種運用形態(tài)學(xué)特征參數(shù)對細胞凋亡狀態(tài)的量化表達，為細胞圖像的處理及凋亡細胞與正常細胞的形態(tài)學(xué)差異分析提供現(xiàn)代化手段以及更精確的數(shù)據(jù)。本發(fā)明采取的技術(shù)方案是，針對熒光顯微圖像的凋亡細胞形態(tài)的量化分析方法，包括如下步驟:
[0007]I)米集待處理的若干對突光顯微細胞圖像,一對圖像中包括一幅光鏡圖像和一幅用于檢測細胞凋亡的三染色熒光圖像，圖像中包含有正常細胞和凋亡細胞；
[0008]2)對一對圖像中的光鏡圖像運用中值濾波，灰度拉伸，形態(tài)學(xué)開運算進行圖像預(yù)處理，對一對圖像中的熒光圖像進行三通道分離，進行灰度拉伸；
[0009]3)利用Otsu算法自動尋找閾值，對一對圖像進行分割，圖像的灰度值在直方圖上
分為m級，灰度級i的像素數(shù)為Iii，則總像素數(shù)為
【權(quán)利要求】
1.一種針對熒光顯微圖像的凋亡細胞形態(tài)的量化分析方法，其特征是，包括如下步驟: 1)采集待處理的若干對熒光顯微細胞圖像，一對圖像中包括一幅光鏡圖像和一幅用于檢測細胞凋亡的三染色熒光圖像，圖像中包含有正常細胞和凋亡細胞； 2)對一對圖像中的光鏡圖像運用中值濾波，灰度拉伸，形態(tài)學(xué)開運算進行圖像預(yù)處理，對一對圖像中的熒光圖像進行三通道分離，進行灰度拉伸；3)利用Otsu算法自動尋找閾值，對一對圖像進行分割，圖像的灰度值在直方圖上分為m級，灰度級i的像素數(shù)為Iii，則總像素數(shù)為
2.如權(quán)利要求1所述的針對熒光顯微圖像的凋亡細胞形態(tài)的量化分析方法，其特征是，還包括如下步驟:根據(jù)多幅圖像中正常細胞、早期凋亡細胞和晚期凋亡細胞的計數(shù)結(jié)果，經(jīng)統(tǒng)計學(xué)處理，以圖形或數(shù)據(jù)方式表達，對凋亡率和整體凋亡狀態(tài)進行分析；作為其中的分析方法和檢測手段，將各狀態(tài)下的細胞形態(tài)學(xué)特征參數(shù)用統(tǒng)計學(xué)方法綜合分析，得到各狀態(tài)下的細胞多參數(shù)分析結(jié)果，根據(jù)其改變量化反映不同狀態(tài)下細胞的形態(tài)學(xué)差異，通過圖形和數(shù)據(jù)直觀的表達此差異。
【文檔編號】G01N15/10GK103994964SQ201410221904
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2014年5月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月23日
【發(fā)明者】撒昱, 劉亞輝, 林旺, 馮遠明 申請人:天津大學(xué)