一种基于多相互斥水平集的黏连细胞图像分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多相互斥水平集的黏连细胞图像分割方法。通过对显微细胞图中的类圆细胞进行Hough变换圆检测，获取所有细胞的圆心，以每个细胞的圆心自动设置一个小圆作为初始曲线，通过图像梯度信息的引导，采用多水平集函数同时演化的方式，在互斥能量的作用下对黏连细胞区域进行独立演化，且能保证不同封闭曲线间的互斥，从而达到分割黏连细胞图像的效果，解决传统分割方法难以分割黏连拥挤的细胞群区域的问题。本发明专利技术具有处理步骤少，所分割的细胞轮廓线自然，可用于类圆细胞图的分割和计数，测量精度高，适应能力强的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学图像处理
，更具体地说，涉及一种基于多相互斥水平集 的黏连细胞图像分割方法。
技术介绍
在计算机辅助分析乳腺组织切片的显微图像方法中，精确分割是重要的环节，它 涉及细胞计数和细胞形态分析的准确性。调查发现借助于自动检测设备进行乳腺组织切片 显微图像的病理分析，如果细胞之间拥挤或黏连，一般的图像分割技术常常会将两个黏连 的细胞分割到一个细胞区域中，从而导致检测区域中细胞的计数产生误差，因此，针对黏连 细胞群，彼此独立分割呈现，成为细胞显微图像分析的技术难点。 目前，常见的显微细胞图像分割技术主要是利用细胞图像特有的边缘、区域、颜色 等特征信息对细胞图像进行分割。基于边缘的分割方法，如Laplacian、Canny算子等，但是 其分割结果易受到噪声和纹理的影响，且分割的细胞边界常存在不连续性。基于区域信息 的分水岭算法是细胞分割邻域运用最为普遍的方法之一，学者们通过在分割目标的内部设 置标记点，而后基于这些标记点进行分水岭分割，从而能较好的抑制噪声及复杂背景的干 扰，且能获得封闭的细胞边界，然而此类方法对黏连细胞的分割效果仍不理想，且细胞轮廓 外形不自然。 当前基于水平集理论的图像分割算法往往能获得较为自然的轮廓，其将可变形曲 线作为零水平集嵌入到高一维度的水平集函数中，通过图像统计信息的引导，使得零水平 集不断向物体轮廓演化，以达到分割物体的目的。其中经典的Chan-Vese(CV)模型是一种基 于区域信息的模型，其能够自动进行拓扑结构的变化，分割出图像的内部轮廓，但是其无法 处理强度分布不均匀的图像，且容易受到细胞复杂背景环境的干扰。李春明等提出了基于 距离正则化的水平集演化(Distance Regularized Level Set Evolution，DRLSE)模型，其 利用改进的惩罚项和图像的梯度信息引导曲线演化，并且利用从分割目标的内部向外演化 的方式，极大的减少了背景的干扰，取得了较好的分割效果，但该模型依旧存在将两个同质 黏连的细胞区域演化成同一区域的现象。 经检索，关于黏连细胞分割方法的技术方案已有公开，但多存在处理步骤多，方法 繁琐的不足，且不能有效地解决细胞间拥挤和黏连的问题。如中国专利申请号 201510253573.X，申请日为2015年5月18日，专利技术创造名称为:基于多尺度生长与双策略去 粘连模型的乳腺细胞分割方法;该申请案先将乳腺组织图像转换为灰度图像;然后增强对 比度;接着利用小波分解进行细胞定位;然后进行多尺度区域生长;接着通过投票选择实现 细胞区域的初步分割;然后判断分割出的区域是否存在细胞粘连;如果不存在细胞粘连，则 为单个细胞区域，输出分割结果;如果存在细胞粘连，则为粘连细胞区域，进行粘连细胞分 害然后利用形态学腐蚀-膨胀运算和角点检测分割算法构建的双策略去粘连模型进行粘 连细胞分割，直至所有细胞分割结束。该申请案能够抑制乳腺组织切片图像的复杂背景对 乳腺细胞分割的影响，在一定程度上提高对粘连细胞分割线的识别精度，达到提高粘连细 胞分割精度的目的。但该申请案中如果结构元半径过小，则不能将粘连区域分割开;反之， 则会导致区域失真。此外，该申请案提到的角点检测存在易受噪声干扰导致黏连区域判断 失败等问题，且其处理步骤甚多。所以，仍需一种适应性强、处理步骤简便的黏连细胞分割 方法。
技术实现思路
1.专利技术要解决的技术问题 本专利技术的目的在于解决现有乳腺切片图像黏连区域难以分割的问题，为提高细胞 图自动分析结果的可靠性，提供了;本 专利技术主要针对细胞具有类圆特性的乳腺切片细胞图，通过Hough圆检测确定细胞图中所有 细胞的圆心，并通过选定最小细胞内的初始圆，设置所有细胞的初始曲线，通过水平集能量 泛函的演化，使得轮廓向黏连细胞边界运动，通过设定互斥能量项确保相邻的轮廓不过界。 2.技术方案 为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为： 本专利技术的，其步骤为： 步骤一、读取细胞图像，并对其进行二值化及阈值处理，获得代表细胞区域的近似 圆形斑块图；步骤二、利用Hough圆检测方法对斑块图进行检测，获取图像中全部近似圆形斑块 的类圆圆心； 步骤三、以小于最小细胞的CHT检测圆半径作为所有细胞区域的初始圆半径，依据 步骤二所得每个细胞类圆圆心坐标设置多个水平集的圆形初始曲线； 步骤四、对多相互斥水平集能量泛函采用梯度下降法进行求解得到对应的偏微分 方程； 步骤五、将步骤三所得初始曲线作为Φ0代入到偏微分方程进行求解，从而引导图 像中多个初始曲线同时向目标边界演化； 步骤六、重复步骤五，继而得到细胞图像的最终边界轮廓。 更进一步地，步骤二中为滤掉半径过大或过小带来的干扰，必须通过设置合适的 检测圆的半径范围，获取所有类圆细胞斑块圆的圆心。 更进一步地，步骤三中为了避免最小细胞的CHT检测圆作为水平集初始轮廓在实 际细胞区域之外，必须通过以最小细胞的CHT检测圆半径的0.5~0.9倍作为所有细胞区域 的初始圆半径。更进一步地，步骤四中多相互斥水平集模型将互斥能量项ΑΦΟ与DRLSE模型以 多相水平集的方式进行结合，对于水平集函数Φ:，所述多相互斥水平集能量泛函为： 式中，Ι?Ρ(Φ)为距离规则能量项，Lg((i))为曲线长度项，Ag((i>)为面积项，#((^)为 互斥能量项，μ、λ、α、ω均为加权系数； 其中： 上式中，Ω为图像全域，g为边界检测函数，Ηε为近似光滑函数，δε*Ηε的导函数;多 相互斥水平集能量泛函可进一步表示为： 更进一步地，步骤四利用梯度下降法对步骤四所述的多相互斥水平集能量泛函进 行求解，得到如下偏微分方程：其中div为散度算子，变量j为演化优先级参数。 3.有益效果 采用本专利技术提供的技术方案，与已有的公知技术相比，具有如下显著效果： (1)本专利技术的，以图像二值化 常规处理方法，得到代表细胞区域类圆斑块，通过Hough变换圆检测，获取类圆细胞斑块的 圆半径和圆心位置，能够统计出圆心的个数，解决细胞图中细胞精确计数的关键问题； (2)本专利技术的，以所有圆心为 坐标设置半径统一的圆形初始曲线，进一步提高了多相水平集初始曲线的设置效率，有利 于后继水平集曲线演化； (3)本专利技术的，在DRLSE模型基 础上增加互斥能量项有助于水平集曲线演化到黏连细胞区域边界处不过界，围绕各自细胞 的圆心自动完成彼此分离的轮廓曲线演化，解决了长期以来黏连区域细胞难以分割的问 题； (4)本专利技术的，处理步骤少，所 分割的细胞轮廓线自然，可用于类圆细胞图的分割和计数，测量精度高，适应能力强。【附图说明】 图1为本专利技术中多水平集函数重叠的示意图；图2中的(a)~(f)为本专利技术中Hough变换圆心检测过程的示例图；其中，图（a)为原 始细胞图像;图(b)为二值化图像;图（C)为面积阈值法获得的图像;图（d)为Hough变换法获 得的圆心检测结果图；图（e)为多处黏连的圆心结果图；图（f)为黏连严重处的圆心结果图； 图3中的(a)为利用CV模型对细胞图像的分割效果图；图3中的(b)为利用基于标记 的分水岭分割方法对细胞图像的分割效果图；图3中的（c)为本专利技术中利用基于多相互斥水 平集模型对细胞图像的分割效果图。【具体实施方式】 为进一步了解本专利技术的内本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多相互斥水平集的黏连细胞图像分割方法，其步骤为：步骤一、读取细胞图像，并对其进行二值化及阈值处理，获得代表细胞区域的近似圆形斑块图；步骤二、利用Hough圆检测方法对斑块图进行检测，获取图像中全部近似圆形斑块的类圆圆心；步骤三、以小于最小细胞的CHT检测圆半径作为所有细胞区域的初始圆半径，依据步骤二所得每个细胞类圆圆心坐标设置多个水平集的圆形初始曲线；步骤四、对多相互斥水平集能量泛函采用梯度下降法进行求解得到对应的偏微分方程；步骤五、将步骤三所得初始曲线作为φ0代入到偏微分方程进行求解，从而引导图像中多个初始曲线同时向目标边界演化；步骤六、重复步骤五，继而得到细胞图像的最终边界轮廓。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：纪滨，汪骏，马丽，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34