[发明专利]一种用于肠粘膜组织中蛋白激酶CK2的着色检测方法有效

专利信息
申请号: 202210423103.3 申请日: 2022-04-21
公开(公告)号: CN114820502B 公开(公告)日: 2023-10-24
发明(设计)人: 周广玺;朱凤琴;董冠军;王一波;张海荣;周亚琪 申请(专利权)人: 济宁医学院附属医院
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06V10/26;G06V10/46;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/82;G06T7/90;G06T7/136;G06T7/13;G06T5/50;G06N3/04
代理公司: 青岛致嘉知识产权代理事务所(普通合伙) 37236 代理人: 吴杉
地址: 272000 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 粘膜 组织 蛋白激酶 ck2 着色 检测 方法
【说明书】:

发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种用于肠粘膜组织中蛋白激酶CK2的着色检测方法。该方法对着色肠粘膜炎症病理切片图像不同通道表达的通道图像进行分析,获得由广泛表达信息特征和特定表达信息特征构成的光谱特征。根据着色肠粘膜炎症病理切片图像中的局部光谱特征获得组织多样性。根据光谱特征差异和组织多样性差异对不同着色肠粘膜炎症病理切片图像进行分类。将着色类别中样本之间的特定表达关键点的邻域范围融合,获得融合样本。根据融合样本的残差判断可用性,获得扩增着色类别及其训练的着色检测神经网络。本发明通过对着色肠粘膜炎症病理切片图像的识别和扩增,增加了着色检测神经网络的训练速度和准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种用于肠粘膜组织中蛋白激酶CK2的着色检测方法。

背景技术

蛋白激酶CK2是一类信使非依赖性丝/苏氨酸蛋白激酶,在一些自身免疫疾病的发生发展中发挥作用。免疫组织化学(IHC)利用抗原-抗体的相互作用使用蛋白激酶CK2来显示组织切片中抗原,例如蛋白质,的分布和定位。这种方法对于诊断癌症等疾病的异常细胞极为有用。

免疫组织化学染色通过抗体识别靶标抗原完成。有内味抗体具有高特异性,只与组织切片中的目标抗原结合,因此可利用化学显色或荧光检测使抗原-抗体相互作用,实现可视化。将对应的蛋白激酶CK2偶联到抗体,蛋白激酶CK2会催化底物在抗原位置产生有色沉淀;在荧光检测中,将荧光素偶联到抗体,利用荧光纤维镜使其可视化。

因为细菌感染或者肠道菌群失调会引起肠粘膜炎症,可利用免疫组织化学通过蛋白激酶CK2对肠粘膜炎症病理切片进行染色,通过观察着色结果可判断肠粘膜炎症具体形成原因及严重程度。

为了快速对着色结果的检测,可通过计算机视觉技术获得着色肠粘膜炎症病理切片图像的特征,用于表示其抗原-抗体的分布。在现有技术中可通过神经网络对图像进行处理,实现快速准确的识别,但是神经网络的训练需要基于较为丰富的数据,且参与训练的数据都需要进行标注,费时费力,增加了检测成本。

发明内容

为了解决上述技术问题,本发明的目的在于提供一种用于肠粘膜组织中蛋白激酶CK2的着色检测方法,所采用的技术方案具体如下:

本发明提出了一种用于肠粘膜组织中蛋白激酶CK2的着色检测方法,所述方法包括:

采集多个肠粘膜炎症病理切片样本经染色剂处理后的着色肠粘膜炎症病理切片图像;根据所述染色剂选取两个色彩分析通道,获得所述着色肠粘膜炎症病理切片图像在所述色彩分析通道中的通道图像;

根据通道值将所述通道图像分为广泛表达通道图像和特定表达通道图像,以所述特定表达通道图像与所述广泛表达通道图像的通道累加值的比值作为广泛特定表达比;以所述广泛表达通道图像的平均通道值作为广泛表达比;根据阈值分割方法处理所述广泛表达通道图像和所述特定表达通道图像,获得广泛表达显著区域和特定表达显著区域;以所述广泛表达显著区域和所述特定表达显著区域的平均通道值的比值作为显著表达比;以所述广泛特定表达比、所述广泛表达比、所述显著表达比、广泛表达显著区域面积和特定表达显著区域面积作为光谱特征;

利用FAST角点检测算法处理所述特定表达通道图像,获得多个特定表达关键点;获得每个所述特定表达关键点在所述着色肠粘膜炎症病理切片图像对应位置处的预设邻域范围内的局部光谱特征;获得所述局部光谱特征之间的光谱差异,以所述光谱差异的离散度作为组织多样性指数;根据所述着色肠粘膜炎症病理切片图像之间的光谱特征差异和组织多样性指数差异进行分类,获得多个着色类别;

基于泊松融合对所述着色类别中样本之间的所述特定表达关键点的所述邻域范围进行融合,获得融合样本,根据每次融合前后所述融合样本的组织多样性指数差异获得残差,根据所述残差大小判断所述融合样本的可用性,将可用的所述融合样本添加至所述着色类别中,获得扩增着色类别;

以所述扩增着色类别中的样本作为训练样本对着色检测神经网络进行训练;根据所述着色检测神经网络对待检测着色肠粘膜炎症病理切片图像中的特定表达显著区域进行识别。

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