一种基于ATP酶染色的肌纤维细胞图像分类识别方法及系统

文档序号:29849150发布日期:2022-04-30 05:20阅读:来源:国知局

技术特征:
1.一种基于atp酶染色的肌纤维细胞图像分类识别方法,其特征在于,所述方法包括:样本采集步骤、收集满足形态完整要求的肌纤维组织,将所述肌纤维组织按照设定的标准进行一次切割,并对一次切割后的肌纤维组织进行冷冻处理;样本染色步骤、在恒温环境中对冷冻后得到的肌纤维组织进行二次切割,并利用atp酶对二次切割后的肌纤维组织进行染色,保存染色后的图像作为肌纤维样本图像;一级分类步骤、利用基于随机森林算法预先构建的基础分类模型对样本图像中的所有细胞和i型细胞进行标识及划分,基于标识划分后的样本图像构建对应的全细胞数据库,通过全细胞剔除i型细胞从而提取出ii型细胞图像,针对i型细胞识别的结果图像则置入设置的i型细胞数据库中;自动质控步骤、先基于形态学的分水岭方法对ii型细胞的样本图像实现优化分割,进而对分割后的ii型细胞样本图像进行冰晶识别及冰晶筛除处理,得到待计算的ii型细胞样本图像;二级分类步骤、针对待计算的ii型细胞样本图像,结合色彩空间描述技术和样本聚类方法将ii型细胞细化分为两类并标识。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述自动质控步骤中,包括以下操作:步骤a1、考虑拓扑学理论,利用分水岭方法基于区域将ii型细胞样本图像中细胞之间的链接分割开;步骤a2、利用四点采样法分区域对ii型细胞样本图像中的冰晶进行识别,当冰晶总数量超过设定条件时,采用设定的规则进行冰晶尺寸划分,并将符合设定尺条件的大冰晶剔除。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述自动质控步骤中,在所述步骤a2之前还包括:步骤b、采用五点采样法分区域计算ii型细胞样本图像的细胞数量的差值,用于表征样本图像中细胞分布的均匀程度,并剔除均匀程度不满足条件的样本图像。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述样本采集步骤中,收集死亡30分钟之内生物体最后一根肋骨背最长肌的肌纤维组织作为样本。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述样本采集步骤中,对一次切割后的肌纤维组织进行冷冻操作的过程包括:将一次切割后的肌纤维组织置入管壁设有若干均匀小孔的塑料新型采样管中进行处理;在液氮中,采用多孔塑料新型采样管装载的肌纤维组织进行冷冻,以控制冰晶产生的概率。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述样本染色步骤中,进行染色之前,在-20℃的温度环境中利用低温恒温切片机切取肌纤维组织的横切面切片,所述横截面切面须满足设定的尺寸要求。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,一级分类步骤中所利用的基础分类模型是预先按照以下操作构建的:步骤c1、将设定规模已具备基本分类标签的细胞图像样本分为分割训练样本和分割测试样本,分别建立分割训练数据库和分割测试数据库;
步骤c2、选取训练数据库中的样本图像和既有分类结果数据输入ilastik系统中,采用随机森林算法迭代训练细胞分类模型;步骤c3、并将分割测试数据库中的样本图像输入最新的模型,评估所得标识结果与既有的真实分类标签结果匹配度,若不满足设定条件,实时更新并返回步骤c2;若满足设定条件,将最终得到的细胞分类模型作为目标基础分类模型。8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:二级分类步骤中,分别提取出ii型样本图像中细胞内部和细胞边缘处的图像色彩数据,利用细胞图像的rgb色彩空间特性,计算细胞内和细胞边缘处r值、g值、b值的均值,进而求差值以表征当前细胞,再基于所得差值利用聚类算法将ii型细胞分为iia型和iib型两类。9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:二级分类步骤中,分别提取出ii型样本图像中细胞内部和细胞边缘处的图像色彩数据,利用细胞图像的hsv(hue,saturation,value)色彩空间特性,计算细胞内h值与细胞边缘处h值之差与整个细胞s值的比值数据表征当前细胞,再基于所得数据利用聚类算法将ii型细胞分为iia型和iib型两类。10.一种基于atp酶染色的肌纤维细胞图像分类识别系统,其特征在于,所述系统执行如权利要求1~9中任意一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了一种基于ATP酶染色的肌纤维细胞图像分类识别方法及系统,该方法收集满足形态完整要求的肌纤维组织后按照设定的冷冻操作处理,进而对肌纤维组织切片进行ATP酶染色作为用于识别的肌纤维细胞图像,借助预先构建的基础分类模型提取出肌纤维细胞图像中I型细胞,针对排除I型细胞干扰后的细胞图像进行自动化质控处理,分割细胞间连接关系并剔除冰晶的干扰,进而结合色彩空间描述技术和样本聚类方法将II型细胞进行细化分类。采用上述方案,克服了现有肌纤维细胞识别技术操作繁杂、精确度不足的问题,采用少量的训练样本构建分类模型后即可实现自动化的基础分类,配合细胞图像处理以及聚类运算识别,提高了肌纤维细胞识别的精确度和效率。识别的精确度和效率。识别的精确度和效率。


技术研发人员:黄路生 刘晓东 张志燕 肖石军 郑敏
受保护的技术使用者:江西农业大学
技术研发日:2021.11.05
技术公布日:2022/4/29
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