[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

说明书

本发明提供的一种肌管细胞形态学参数测量及提供其交互界面的方法，所述交互界面包括显示操作结果的结果展示区以及操作区，通过点击操作区的各个功能按钮，可以实现肌管细胞形态学参数的测量及统计分析，所述肌管细胞形态学参数的测量方法包括基于深度学习的图像分割，肌管细胞筛选以及形态学参数测量。

技术领域

本发明涉及生命科学领域，特别涉及肌管细胞形态学参数的测量技术。

背景技术

宇航员长期失重飞行对其生理功能有很大影响，长期失重会引起宇航员对抗重力的肌肉出现废用性萎缩。航天微重力环境下肌肉萎缩的对抗措施，仍然是航天医学需要解决的难点问题。对于肌管细胞状态的在轨检测与实时数据分析，作为一项可以探究微重力、辐射等空间环境对肌管细胞发育影响的研究，是面向空间航天员肌肉萎缩防治问题的一项重要课题。

当前科研人员对于肌管细胞状态数据的分析，主要是通过肉眼观测肌管细胞图像，然后选取特征明显的肌管细胞，进而手动测量该肌管细胞最宽处的宽度。该方法一方面无法测量肌管细胞的面积参数，另一方面受限于科研人员的主观判断，无法客观的获取肌管细胞的平均宽度与最宽宽度，同时也无法实现在轨检测肌管细胞状态与实时数据的分析。

发明内容

为了克服当前技术中的部分或全部不足，本发明一方面提供一种肌管细胞形态学参数的测量方法，以实现对肌管细胞状态的在轨检测与实时数据分析。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；

筛选肌管细胞；

计算筛选得到的肌管细胞形态学参数；以及

对肌管细胞形态学参数进行统计分析。

进一步地，所述预处理包括图像分割、二值化以及连通域划分。

进一步地，所述图像分割采用基于深度学习网络的方法实现。

进一步地，所述基于深度学习网络的图像分割方法，采用12层U-net学习网络进行学习。

进一步地，所述肌管细胞的筛选包括将面积小于阈值的肌管细胞删除。

进一步地，所述肌管细胞形态学参数的计算包括计算各个肌管细胞的平均宽度、最宽宽度及面积。

进一步地，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。

本发明另一方面提供一种提供肌管细胞形态学参数的测量交互界面的方法，使得非专业人员也能快速进行肌管细胞形态学参数的测量。一种提供肌管细胞形态学参数的测量交互界面的方法，包括提供结果展示区及提供操作区，所述结果展示区用于显示操作结果，所述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，所述提供操作区包括：

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，用于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，用于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，用于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；