[发明专利]一种肌管细胞形态学参数测量及提供其交互界面的方法

权利要求书

1.一种肌管细胞形态学参数的测量方法，包括：

对肌管细胞图像进行预处理，包括：

采用基于深度学习网络的图像分割方法对肌管细胞图像进行分割，包括：

对肌管细胞图像打标签，标记出肌管细胞并将所述肌管细胞图像转化为二值化图像；

对学习网络进行训练，其中将所述肌管细胞图像与其对应的二值化图像作为训练样本，训练由所述肌管细胞图像作为输入，对应的细胞分割图像作为输出的深度学习网络；以及

输入待测的肌管细胞图像，经过所述深度学习网络，得到对应的肌管细胞分割图像；对所述肌管细胞分割图像进行二值化，并对二值化后的图像进行形态学操作，得到二值化肌管细胞图像；以及

对所述二值化肌管细胞图像进行连通域划分，并计算各连通域面积，其中所述连通域的面积对应为肌管细胞的面积；

根据所述连通域面积筛选肌管细胞；以及

计算筛选得到的肌管细胞的形态学参数，包括计算各个肌管细胞的平均宽度及最宽宽度，包括：

采集所述筛选得到的肌管细胞的轮廓，确定所述细胞的顶点，并将所述细胞的轮廓划分为两条细胞边缘；

计算任一所述肌管细胞边缘上各个点的切线与法线，确定所述细胞边缘上各个点的法线与另一肌管细胞边缘的交点，计算各个点与对应交点的距离，所述距离计为所述肌管细胞在各点处的宽度；以及

根据所述肌管细胞在各点处的宽度，计算各个肌管细胞的平均宽度与最宽宽度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于深度学习网络的图像分割方法，采用12层U-net学习网络。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述肌管细胞的筛选包括删除面积小于阈值的肌管细胞。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对肌管细胞形态学参数进行统计分析。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述肌管细胞形态学参数的统计分析包括统计肌管细胞的平均宽度分布、最宽宽度分布以及面积分布。

6.一种用于提供如权利要求1至5任一所述的肌管细胞形态学参数的测量方法的交互界面的方法，包括：

提供结果展示区，其被配置为显示操作结果，包括分割后的图像，细胞平均宽度分布图，细胞最宽宽度分布图以及细胞面积分布图；以及

提供操作区，包括：

提供“选择图片”按钮，单击所述“选择图片”按钮可选择待测的肌管细胞图像；

提供显示图片地址的标签，其被配置为显示所述选择的待测的肌管细胞图像的图像地址；

提供“点击分割图像”按钮，单击所述“点击分割图像”按钮可对所述选择的待测的肌管细胞图像进行基于深度学习网络实现肌管细胞的细胞分割；

提供“选择保存结果的地址”按钮，单击所述“选择保存结果的地址”按钮可选择保存分割后图像形态学参数结果的地址；

提供显示保存结果地址的标签，其被配置为显示所述分割后图像形态学参数结果的保存地址；

提供“点击测量细胞形态学参数”按钮，单击所述“点击测量细胞形态学参数”按钮可进行细胞形态学参数的测量；

提供提示测量细胞形态学参数完成以及所需时间的标签，其被配置为提示操作已完成并显示所述细胞形态学参数的测量所花费的时间长度；

提供“选择需要处理的数据”按钮，单击所述“选择需要处理的数据”按钮可选择多张肌管细胞图像的形态学参数数据进行肌管细胞形态学参数统计；

提供“细胞平均宽度分布图”按钮，单击所述“细胞平均宽度分布图”按钮可进行细胞平均宽度分布的统计；

提供“细胞最宽宽度分布图”按钮，单击所述“细胞最宽宽度分布图”按钮可进行细胞最宽宽度分布的统计；以及

提供“细胞面积分布图”按钮，单击所述“细胞面积分布图”按钮可进行细胞面积分布的统计。