[发明专利]新型宫颈细胞核分割算法

说明书

技术领域

本发明属于医学图像分割领域，特别涉及一种新型宫颈细胞核分割算法。

背景技术

宫颈癌是最常见的妇科恶性肿瘤。原位癌高发年龄为30～35岁，浸润癌为45～55岁，近年来其发病有年轻化的趋势。近几十年宫颈细胞学筛查的普遍应用，使宫颈癌和癌前病变得以早期发现和治疗，宫颈癌的发病率和死亡率已有明显下降，如何准确地完成宫颈癌筛查已然成为了关注的焦点。

在众多宫颈癌筛查方法中，宫颈细胞涂片检查被认为是最普遍、最常见也是最有效的用于早期筛查宫颈癌的细胞学检验手段。细胞核形态定量分析又是宫颈涂片检查的重要依据。细胞核分割作为细胞核形态定量分析的基础步骤，分割的准确度直接影响分析结果，因此精准分割细胞核既是基本任务，又是核心环节。

由于宫颈细胞涂片制片和染色方式的差异性、背景的复杂性、细胞形态的多样性和不规则性、细胞重叠等使得宫颈细胞图像分割难度较大。因为癌细胞的细胞核包含了大部分特征，直接分割细胞核在充分保留有效特征的前提下，降低了分割难度，简化分割过程。

综上所述，提出一种新型的宫颈细胞核分割的算法，利用selective search segmentation得到ROI；之后根据重叠ROI交并比以及使用极限腐蚀算法处理ROI得到的最终连通成分，筛选得到包含细胞核的ROI；最后利用CV模型算法精细分割出宫颈细胞核。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术中存在的不足，而提供一种新型宫颈细胞核分割算法，该分割算法优化了细胞核宫颈细胞核的分割效果、简化分割过程、降低分割复杂度，可为后续宫颈细胞核形态定量分析提供精确的分割结果。

为了实现上述目的，本发明的方案是：

一种新型的宫颈细胞核分割算法，其特征在于：包括如下步骤：

①利用selective search segmentation将一幅输入图像初步分割成多个ROI；

②计算相邻ROI之间的交并比IOU，去除复选区域；

③利用数学形态学极限腐蚀算法，得到最终连通成分，通过对最终连通成分数量的判断，筛选得到包含细胞核的ROI；

④应用CV模型算法，对筛选后得到的ROI进行分割，得到精细分割的细胞核。

上述步骤①的具体方法是：

①基于图论Felzenszwalb算法将原始图像分割为多个小区域r；

②计算各个区域间的相似度：颜色相似度S_color(r_i,r_j)、纹理相似度S_texture(r_i,r_j)、大小相似度S_size(r_i,r_j)以及吻合度S_fill(r_i,r_j)，进而计算区域间总相似度S(r_i,r_j)＝a₁S_color(r_i,r_j)+a₂S_texture(r_i,r_j)+a₃S_color(r_i,r_j)+a₄S_fill(r_i,r_j)，其中r_i和r_j分别是第i个和第j个小区域，

各个相似度由以下公式计算得出：

其中和分别为第i个和第j个小区域的75维颜色向量中的第k维，

其中和分别为第i个和第j个小区域的240维纹理向量中的第k维，

其中size(r_i)、size(r_j)和size(im)分别为第i个、第j个小区域和初始图像的大小，

其中size(BB_ij)指包含第i个、第j个小区域的最小外包区域，

③根据总相似度进行区域融合，得到初选ROI。

上述步骤②的具体计算方法是：

上述步骤④的具体计算方法是依据下列公式：