CN107833235A - 一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法及系统，用以解决现有技术不能很好地检测与分析心肌细胞染色图像中细胞核独立情况与粘连情况的问题。该方法包括：S1、将心肌细胞区域染色为具有不同颜色的响应位点和响应强度；S2、采用多阈值最大类间方差算法，依据不同参数构建针对不同染色信息的不同灰度层级结构信息；S3、采用最佳参数选取方法确定最佳参数，并将其所对应的响应位点和响应强度的评估结果作为最佳灰度层级结构信息。本发明通过构建染色图像灰度层级结构信息，并基于层级结构信息关系检测和分析心肌细胞核粘连情况与独立情况，从而理解心肌细胞免疫组化图像内部的场景信息，有利于心肌细胞免疫组化图像的后处理。

Description

一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法及系统

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法及系统。

背景技术

心肌细胞又称心肌纤维，有横纹，受植物性神经支配，属于有横纹的不随意肌，具有兴奋收缩的能力。呈短圆柱形，有分支，其细胞核位于细胞中央，一般只有一个。各心肌纤维分支的末端可相互连接构成肌纤维网。广义的心肌细胞包括组成窦房结、房内束、房室交界部、房室束(即希斯束)和浦肯野纤维等的特殊分化了的心肌细胞，以及一般的心房肌和心室肌工作细胞。

细胞运动的研究一直是细胞学和生物学研究的重要组成部分，但是传统的研究方法在技术日益革新的现在已经渐渐变得不这么适用了，传统的在显微镜下利用细胞计数板用人眼进行染色、分类、计数、跟踪等这类不但需要大量繁琐的人为操作而且容易使得操作者变得疲劳从而影响结果的正确性，且其可重用性比较低。国内外的医学专家经过长期地实践与研究取得一致共识认为应该在细胞运动研究中引入数字视频技术和数字图像处理技术，从而极大地提高研究效率，减轻研究人员负担。用计算机来跟踪细胞运动，部分代替人类始终盯着显微镜来观察细胞的眼睛，尽量地把人从繁重的重复劳动中解脱出来进行更有创造性的工作。

因此，如何利用计算机图像处理、视频分析等相关技术手段来提高生物研究过程中的自动化程度已成为当前急需解决的非常有意义的难题。

公开号为CN103559724A的专利提供了一种高粘连度细胞环境下的多细胞同步跟踪方法。细胞序列图像中，多细胞的分割和同步跟踪是一个尚未解决的难题，尤其在高粘连度情况下多细胞检测与分割，更加迫切需要解决。该发明首先提出了一种改进的基于分水岭和多特征匹配的分割算法实现细胞分割，然后，建立适用于卡尔曼滤波的运动模型并加入多特征匹配实现细胞的预测和跟踪。该发明不能很好地处理心肌细胞核粘连情况与独立情况的分析。

发明内容

本发明要解决的技术问题目的在于提供一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法及系统，用以检测心肌细胞核染色响应位点与响应强度，从而用以解决现有技术不能很好地检测与分析心肌细胞免疫组化染色图像中细胞核独立情况与粘连情况等问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法，包括步骤：

S1、将心肌细胞区域染色为具有不同颜色的响应位点和响应强度；

S2、采用多阈值最大类间方差算法，依据不同参数构建针对不同染色信息的不同灰度层级结构信息；

S3、采用最佳参数选取方法确定最佳参数，并将其所对应的响应位点和响应强度的评估结果作为最佳灰度层级结构信息。

进一步地，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

基于不同特异性蛋白的结合特性，将具有不同蛋白表达的所述心肌细胞区域染色为红色、绿色以及蓝色，且心肌细胞核区域主要呈现为红色与蓝色。

进一步地，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

针对任意一种颜色的染色信息图像，视为是灰度信息图像。此时假设一幅灰度信息图像I中存在灰度级别在0到L之间的N个像素，且处于灰度级别i的像素个数标记为n_i，那么灰度级别i的像素在此图片中的概率为：

p_i＝n_i/N；

假设图像中存在C-1个阈值，记为{t₁,t₂,...,t_C-1}；第一个集合G₁由灰度范围为[0,...,t₁]的像素确定；第i个集合由灰度范围为(t_i-1,...,t_i]的像素确定，标记为G_i；最后一个集合由灰度范围为(t_C-1,...,L]的像素确定，标记为G_C；

假设μ_T是此幅图像的灰度均值，则多阈值最大类间方差算法的目标函数定义为：

其中，

0≤t₁≤K≤t_C-1<L；

假设此时存在两个相邻集合，记为G_i与G_j，且|i-j|＝1；那么此两集合的某些局部区域能直接融合为一个局部连通区域，且融合边界无间隙。

那么，调整参数C的值便能获得不同的图像灰度层级结构信息结果。

进一步地，所述最佳参数C的确定方法为：

假设图像I已被划分为m个集合，则第k个集合中的像素个数记为其中1≤k≤m；随着值m的变化，相应地也会得到关于像素个数的数值集合，那么将图像划分为p个集合的信息都称为p 层信息；如此，便能形成层间数值关系，即处于p层的第q个数值记录仅与p+1层的第q个数值与第q+1个数值相互关联；

假设p层的第q个集合中的像素个数(记为)是由与中的一部分像素构成的，那么此时存在连续两层(即p层与p+1层)的数值集合信息，即与在p+1层内部，存在如下的p-1个数值等式关系：

…

…

其中，需要保证其中k＝{2,...,p}；

如此，便能得到如下p个层间等式关系：

…

…

为了简化等式求解与判别，随着类别个数m的增加，为了满足条件，存在符合如下标准的数值关系：

判别时，除了需要满足如公式(2)所示的数值关系，也需要考虑集合灰度均值。此时，假设针对存在其所对应的灰度均值此时需要满足如下的数值不等式关系：

从第1层一直不断地拓展，直至当p层存在不满足(2)或者(3) 的时候，将参数p作为标准参数数值，赋值给多阈值最大类间方差算法的参数C，并将其对应的结果作为最佳多层级结构信息结果。

一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的系统，具体包括：

染色模块，用于将心肌细胞区域染色为具有不同颜色的响应位点和响应强度；

算法模块，用于采用多阈值最大类间方差算法，依据不同参数构建针对不同染色信息的不同灰度层级结构信息；

评估模块，用于采用最佳参数选取方法确定最佳参数，并将其所对应的响应位点和响应强度的评估结果作为最佳灰度层级结构信息。

进一步地，其特征在于，所述染色模块具体用于基于不同特异性蛋白的结合特性，将具有不同蛋白表达的所述心肌细胞区域染色为红色、绿色以及蓝色，且心肌细胞核区域主要呈现为红色与蓝色。

进一步地，其特征在于，所述算法模块具体包括：

针对任意一种颜色的染色信息图像，视为是灰度信息图像。此时假设一幅灰度信息图像I中存在灰度级别在0到L之间的N个像素，且处于灰度级别i的像素个数标记为n_i，那么灰度级别i的像素在此图片中的概率为：

p_i＝n_i/N；

假设图像中存在C-1个阈值，记为{t₁,t₂,...,t_C-1}；第一个集合G₁由灰度范围为[0,...,t₁]的像素确定；第i个集合由灰度范围为(t_i-1,...,t_i]的像素确定，标记为G_i；最后一个集合由灰度范围为(t_C-1,...,L]的像素确定，标记为G_C；

假设μ_T是此幅图像的灰度均值，则多阈值最大类间方差算法的目标函数定义为：

其中，

0≤t₁≤K≤t_C-1<L；

假设此时存在两个相邻集合，记为G_i与G_j，且|i-j|＝1；那么此两集合的某些局部区域能直接融合为一个局部连通区域，且融合边界无间隙。

那么，调整参数C的值便能获得不同的图像灰度层级结构信息结果。但是，并不是任意参数都能得到较好的图像划分结果，需要确定最佳算法参数进一步地，所述算法模块包括确定最佳参数C单元，具体用于：

假设图像I已被划分为m个集合，则第k个集合中的像素个数记为其中1≤k≤m；随着值m的变化，相应地也会得到关于像素个数的数值集合，那么将图像划分为p个集合的信息都称为p 层信息；如此，便能形成层间数值关系，即处于p层的第q个数值记录仅与p+1层的第q个数值与第q+1个数值相互关联；

假设p层的第q个集合中的像素个数(记为)是由与中的一部分像素构成的，那么此时存在连续两层(即p层与 p+1层)的数值集合信息，即与在p+1层内部，存在如下的p-1个数值等式关系：

…

…

其中，需要保证其中k＝{2,...,p}；

如此，便能得到如下p个层间等式关系：

…

…

为了简化等式求解与判别，随着类别个数m的增加，为了满足条件，存在符合如下标准的数值关系：

判别时，除了需要满足如公式(2)所示的数值关系，也需要考虑集合灰度均值。此时，假设针对存在其所对应的灰度均值此时需要满足如下的数值不等式关系：

从第1层一直不断地拓展，直至当p层存在不满足(2)或者(3) 的时候，将参数p作为标准参数数值，赋值给多阈值最大类间方差算法的参数C，并将其对应的结果作为最佳多层级结构信息结果。

本发明与传统的技术相比，有如下优点：

本发明通过构建染色图像灰度层级结构信息，并基于层级结构信息关系检测和分析心肌细胞核粘连情况与独立情况，从而理解心肌细胞免疫组化图像内部的场景信息，有利于心肌细胞免疫组化图像的后处理。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法流程图；

图2是本发明实施例提供的一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的系统结构图；

图3是本发明实施例提供的三幅心肌细胞染色图像；

图4是图3中每幅心肌细胞染色图像对应的红色、绿色以及蓝色染色信息；

图5是本发明实施例提供的数值整体关系；

图6是本发明实施例提供的数值局部关系；

图7是图3中每幅心肌细胞染色图像中蓝色染色信息的最佳灰度层级结构信息。

图8是图3中Pos_0001和Pos_0002的红色染色信息的最佳灰度层级结构信息。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例，并结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

本发明实施例提供了一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法，如图1所示，包括步骤：

S11：将心肌细胞区域染色为具有不同颜色的响应位点和响应强度；

S12：采用多阈值最大类间方差算法依据不同参数构建针对不同染色信息的不同灰度层级结构信息；

S13：确定最佳参数以及最佳灰度层级结构信息。

现有技术不能很好地检测和分析心肌细胞核粘连情况与独立情况，为了更好地基于层级结构信息关系检测心肌细胞核粘连情况与独立情况，需要构建心肌细胞染色图像的灰度层级结构信息。

本实施例中，步骤S11具体包括：

基于不同特异性蛋白的结合特性，将具有不同蛋白表达的所述心肌细胞区域染色为红色、绿色以及蓝色，且心肌细胞核区域主要呈现为红色与蓝色。

具体的，基于不同特异性蛋白的结合特性，将具有不同蛋白表达的所述心肌细胞区域染色为红色、绿色以及蓝色，用于定位不同蛋白的表达位点和表达强度。

如图3所示，步骤S11具体为大多数心肌细胞核内部被染成蓝色，但由于某些细胞核内部同时存在不同特异性的蛋白，这些心肌细胞核区域内包含了两种颜色，即红色与蓝色。通过区分红色、绿色以及蓝色的染色信息，能将三幅原图分别分为对应的三幅具有不同颜色的染色信息图像，如图4所示。

此时假设x＝{1,2,3}。其中，图4(ax)为原图的红色染色信息，图4(bx)为原图的绿色染色信息，图4(cx)为原图的蓝色染色信息。针对每一幅图像，因其仅反映某一种特异性蛋白在心肌细胞组织上的分布情况，其也能单独地被看作是一幅灰度图像。由于绿色染色信息响应区域较大且不是需要被重点关注研究的细胞核区域，所以在之后的处理过程中不考虑。那么仅需要针对原图中的红色与蓝色的染色响应信息进行处理。由于Neg_0001中不存在红色染色信息，所以之后处理中仅考虑Neg_0001_B的蓝色染色信息。

首先，需要构建针对待处理染色信息的灰度层级结构信息，对不同的响应位点与响应强度进行一定地评估。此处，步骤S12 采用多阈值最大类间方差算法构建图像灰度层级结构信息。

本实施例中，步骤S12具体包括：

针对任意一种颜色的染色信息图像，视为是灰度信息图像。此时假设一幅灰度信息图像I中存在灰度级别在0到L之间的N个像素，且处于灰度级别i的像素个数标记为n_i，那么灰度级别i的像素在此图片中的概率为：

p_i＝n_i/N；

假设图像中存在C-1个阈值，记为{t₁,t₂,...,t_C-1}；第一个集合G₁由灰度范围为[0,...,t₁]的像素确定；第i个集合由灰度范围为(t_i-1,...,t_i]的像素确定，标记为G_i；最后一个集合由灰度范围为(t_C-1,...,L]的像素确定，标记为G_C；

假设μ_T是此幅图像的灰度均值，则多阈值最大类间方差算法的目标函数定义为：

其中，

0≤t₁≤K≤t_C-1<L；

假设此时存在两个相邻集合，记为G_i与G_j，且|i-j|＝1；那么此两集合的某些局部区域能直接融合为一个局部连通区域，且融合边界无间隙。

具体的，假设一幅灰度信息图像I中存在灰度级别在0到L之间的N个像素，且处于灰度级别i的像素个数标记为n_i，那么灰度级别i的像素在此图片中的概率为：

p_i＝n_i/N；

假设图像中存在C-1个阈值，记为{t₁,t₂,...,t_C-1}；第一个集合G₁由灰度范围为[0,...,t₁]的像素确定；第i个集合由灰度范围为(t_i-1,...,t_i]的像素确定，标记为G_i；最后一个集合由灰度范围为(t_C-1,...,L]的像素确定，标记为G_C；

假设μ_T是此幅图像的灰度均值，则多阈值最大类间方差算法的目标函数定义为：

其中，

0≤t₁≤K≤t_C-1<L；

那么，此时便能得到C个灰度集合，且这些集合之间存在包含与被包含的关系。假设此时存在两个相邻集合，记为G_i与G_j，且|i-j|＝1；那么此两集合的某些局部区域能直接融合为一个局部连通区域，且融合边界无间隙。

通常，多阈值最大类间方差算法的参数C都是针对特定的图像通过人为设置的。为了能够更为自动化地设定最佳的参数C，针对蓝色染色信息和红色染色信息评价了在[1,r)区间内的最佳数值，通常r＝10。当C数值过大的时候，相当于对灰度图像细节进行了过度地划分，而当C数值过小的时候，图片中的结构信息不是非常突出，不利于之后的处理。以下阐述了确定多阈值最大类间方差算法最佳参数C的评价方法。

本实施例中，步骤S13中所述最佳参数C的确定方法为：

假设图像I已被划分为m个集合，则第k个集合中的像素个数记为其中1≤k≤m；随着值m的变化，相应地也会得到关于像素个数的数值集合，那么将图像划分为p个集合的信息都称为p 层信息；如此，便能形成层间数值关系，即处于p层的第q个数值记录仅与p+1层的第q个数值与第q+1个数值相互关联；

假设p层的第q个集合中的像素个数(记为)是由与中的一部分像素构成的，那么此时存在连续两层(即p层与 p+1层)的数值集合信息，即与在p+1层内部，存在如下的p-1个数值等式关系：

…

…

其中，需要保证其中k＝{2,...,p}；

如此，便能得到如下p个层间等式关系：

…

…

为了简化等式求解与判别，随着类别个数m的增加，为了满足条件，存在符合如下标准的数值关系：

判别时，除了需要满足如公式(2)所示的数值关系，也需要考虑集合灰度均值。此时，假设针对存在其所对应的灰度均值此时需要满足如下的数值不等式关系：

从第1层一直不断地拓展，直至当p层存在不满足(2)或者(3) 的时候，将参数p作为标准参数数值，赋值给多阈值最大类间方差算法的参数C，并将其对应的结果作为最佳多层级结构信息结果。

具体的，假设图像I已被划分为m个集合，则第k个集合中的像素个数记为其中1≤k≤m；随着值m的变化，相应地也会得到关于像素个数的数值集合，那么将图像划分为p个集合的信息都称为p层信息；如此，便能形成层间数值关系，即处于p层的第q个数值记录仅与p+1层的第q个数值与第q+1个数值相互关联；

假设p层的第q个集合中的像素个数(记为)是由与中的一部分像素构成的，那么此时存在连续两层(即p层与 p+1层)的数值集合信息，即与在p+1层内部，存在如下的p-1个数值等式关系：

…

…

其中，需要保证其中k＝{2,...,p}；

如此，便能得到如下p个层间等式关系：

…

…

为了检验条件是否满足，需要求解此2p-1个等式，从而求得这2p-2个未知数。但是求解等式的方式确定2p-2个未知数的数值比较繁琐，且求得的2p-2个数值仅用于判定是否为正整数。

为了简化等式求解与判别，随着类别个数m的增加，为了满足条件，存在符合如下标准的数值关系：

判别时，除了需要满足如公式(1)所示的数值关系，也需要考虑集合灰度均值。此时，假设针对存在其所对应的灰度均值此时需要满足如下的数值不等式关系：

那么，从第1层一直不断地拓展，直至当p层存在不满足(2) 或者(3)的时候，将参数p作为标准参数数值，赋值给多阈值最大类间方差算法的参数C，并将其对应的结果作为最佳多层级结构信息结果。

本发明实施例还提供了一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的系统，如图2所示，包括：

染色模块21，用于将心肌细胞区域染色为具有不同颜色的响应位点和响应强度；

算法模块22，用于采用多阈值最大类间方差算法，依据不同参数构建针对不同染色信息的不同灰度层级结构信息；

评估模块23，用于采用最佳参数选取方法确定最佳参数，并将其所对应的响应位点和响应强度的评估结果作为最佳灰度层级结构信息。

具体的，基于不同特异性蛋白的结合特性，将具有不同蛋白表达的细胞核区域染色为具有不同颜色，用于定位不同蛋白的表达位点和表达强度。染色模块21中大多数细胞核内部被染成蓝色，但由于某些细胞核内部同时存在不同特异性的蛋白，这些细胞核区域内包含了两种颜色，即红色与蓝色。通过区分红色、绿色以及蓝色的染色信息，能将三幅原图分别分为对应的三幅不同染色信息图像。算法模块22采用多阈值最大类间方差算法，依据不同参数构建针对不同染色信息的不同灰度层级结构信息。评估模块23采用最佳参数选取方法确定最佳参数，并将其所对应的响应位点和响应强度的评估结果作为最佳灰度层级结构信息。

本实施例中，染色模块21具体用于基于不同特异性蛋白的结合特性，将具有不同蛋白表达的所述心肌细胞区域染色为红色、绿色以及蓝色，且心肌细胞核区域主要呈现为红色与蓝色。

本实施例中，算法模块22具体包括：

针对任意一种颜色的染色信息图像，视为是灰度信息图像。此时假设一幅灰度信息图像I中存在灰度级别在0到L之间的N个像素，且处于灰度级别i的像素个数标记为n_i，那么灰度级别i的像素在此图片中的概率为：

p_i＝n_i/N；

假设图像中存在C-1个阈值，记为{t₁,t₂,...,t_C-1}；第一个集合G₁由灰度范围为[0,...,t₁]的像素确定；第i个集合由灰度范围为(t_i-1,...,t_i]的像素确定，标记为G_i；最后一个集合由灰度范围为(t_C-1,...,L]的像素确定，标记为G_C；

假设μ_T是此幅图像的灰度均值，则多阈值最大类间方差算法的目标函数定义为：

其中，

0≤t₁≤...≤t_C-1<L；

假设此时存在两个相邻集合，记为G_i与G_j，且|i-j|＝1；那么此两集合的某些局部区域能直接融合为一个局部连通区域，且融合边界无间隙。

那么，调整参数C的值能获得不同的灰度图像层级结构信息结果。但是，并不是任意参数都能得到较好的图像划分结果，需要确定最佳算法参数。

本实施例中，算法模块22包括确定最佳参数C单元，具体用于：

假设图像I已被划分为m个集合，则第k个集合中的像素个数记为其中1≤k≤m；随着值m的变化，相应地也会得到关于像素个数的数值集合，那么将图像划分为p个集合相关的数值信息都称为p层信息；如此，便能形成层间数值关系，即处于p层的第q个数值记录仅与p+1层的第q个数值与第q+1个数值相互关联；

假设p层的第q个集合中的像素个数(记为)是由与中的一部分像素构成的，那么此时存在连续两层(即p层与 p+1层)的数值集合信息，即与在p+1层内部，存在如下的p-1个数值等式关系：

…

…

其中，需要保证其中k＝{2,...,p}；

如此，便能得到如下p个层间等式关系：

…

…

为了简化等式求解与判别，随着类别个数m的增加，为了满足条件，存在符合如下标准的数值关系：

判别时，除了需要满足如公式(2)所示的数值关系，也需要考虑集合灰度均值。此时，假设针对存在其所对应的灰度均值此时需要满足如下的数值不等式关系：

从第1层一直不断地拓展，直至当p层存在不满足(2)或者(3) 的时候，将参数p作为标准参数数值，赋值给多阈值最大类间方差算法的参数C，并将其对应的结果作为最佳多层级结构信息结果。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (8)

1.一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法，其特征在于，包括步骤：

S1、将心肌细胞区域染色为具有不同颜色的响应位点和响应强度；

S2、采用多阈值最大类间方差算法，依据不同参数构建针对不同染色信息的不同灰度层级结构信息；

S3、采用最佳参数选取方法确定最佳参数，并将其所对应的响应位点和响应强度的评估结果作为最佳灰度层级结构信息。

2.根据权利要求1所述的一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

基于不同特异性蛋白的结合特性，将具有不同蛋白表达的所述心肌细胞区域染色为红色、绿色以及蓝色，且心肌细胞核区域主要呈现为红色与蓝色。

3.根据权利要求1所述的一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

针对任意一种颜色的染色信息图像，视为是灰度信息图像。此时假设一幅灰度信息图像I中存在灰度级别在0到L之间的N个像素，且处于灰度级别i的像素个数标记为n_i，那么灰度级别i的像素在此图片中的概率为：

p_i＝n_i/N；

假设图像中存在C-1个阈值，记为{t₁,t₂,...,t_C-1}；第一个集合G₁由灰度范围为[0,...,t₁]的像素确定；第i个集合由灰度范围为(t_i-1,...,t_i]的像素确定，标记为G_i；最后一个集合由灰度范围为(t_C-1,...,L]的像素确定，标记为G_C；

假设μ_T是此幅图像的灰度均值，则多阈值最大类间方差算法的目标函数定义为：

其中，

0≤t₁≤...≤t_C-1<L；

假设此时存在两个相邻集合，记为G_i与G_j，且|i-j|＝1；那么此两集合的某些局部区域能直接融合为一个局部连通区域，且融合边界无间隙。

4.根据权利要求1所述的一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法，其特征在于，步骤S3所述多阈值最大类间方差算法的最佳参数C的确定方法具体包括：

假设图像I已被划分为m个集合，则第k个集合中的像素个数记为其中1≤k≤m；随着值m的变化，相应地也会得到关于像素个数的数值集合，那么将图像划分为p个集合相关的数值信息都称为p层信息；如此，便能形成层间数值关系，即处于p层的第q个数值记录仅与p+1层的第q个数值与第q+1个数值相互关联；

假设p层的第q个集合中的像素个数(记为)是由与中的一部分像素构成的，那么此时存在连续两层(即p层与p+1层)的数值集合信息，即与在p+1层内部，存在如下的p-1个数值等式关系：

其中，需要保证其中k＝{2,...,p}；

如此，便能得到如下p个层间等式关系：

为了简化等式求解与判别，随着类别个数m的增加，为了满足条件，存在符合如下标准的数值关系：

判别时，除了需要满足如公式(2)所示的数值关系，也需要考虑集合灰度值。此时，假设针对存在其所对应的灰度均值此时需要满足如下的数值不等式关系：

从第1层一直不断地拓展，直至当p层存在不满足(2)或者(3)的时候，将参数p作为标准参数数值，赋值给多阈值最大类间方差算法的参数C，并将其对应的结果作为最佳多层级结构信息结果。

5.一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的系统，其特征在于，包括：

染色模块，用于将心肌细胞区域染色为具有不同颜色的响应位点和响应强度；

算法模块，用于采用多阈值最大类间方差算法，依据不同参数构建针对不同染色信息的不同灰度层级结构信息；

评估模块，用于采用最佳参数选取方法确定最佳参数，并将其所对应的响应位点和响应强度的评估结果作为最佳灰度层级结构信息。

6.根据权利要求5所述的一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的系统，其特征在于，所述染色模块具体用于基于不同特异性蛋白的结合特性，将具有不同蛋白表达的所述心肌细胞区域染色为红色、绿色以及蓝色，且心肌细胞核区域主要呈现为红色与蓝色。

7.根据权利要求5所述的一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的系统，其特征在于，所述算法模块具体包括：

针对任意一种颜色的染色信息图像，视为是灰度信息图像。此时假设一幅灰度信息图像I中存在灰度级别在0到L之间的N个像素，且处于灰度级别i的像素个数标记为n_i，那么灰度级别i的像素在此图片中的概率为：

p_i＝n_i/N；

假设图像中存在C-1个阈值，记为{t₁,t₂,...,t_C-1}；第一个集合G₁由灰度范围为[0,...,t₁]的像素确定；第i个集合由灰度范围为(t_i-1,...,t_i]的像素确定，标记为G_i；最后一个集合由灰度范围为(t_C-1,...,L]的像素确定，标记为G_C；

假设μ_T是此幅图像的灰度均值，则多阈值最大类间方差算法的目标函数定义为：

其中，

0≤t₁≤K≤t_C-1<L；

假设此时存在两个相邻集合，记为G_i与G_j，且|i-j|＝1；那么此两集合的某些局部区域能直接融合为一个局部连通区域，且融合边界无间隙。

那么，调整参数C的值便能获得不同的图像灰度层级结构信息结果。

8.根据权利要求5所述的一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的系统，其特征在于，所述评估模块具体包括：

假设图像I已被划分为m个集合，则第k个集合中的像素个数记为其中1≤k≤m；随着值m的变化，相应地也会得到关于像素个数的数值集合，那么将图像划分为p个集合的信息都称为p层信息；如此，便能形成层间数值关系，即处于p层的第q个数值记录仅与p+1层的第q个数值与第q+1个数值相互关联；

假设p层的第q个集合中的像素个数(记为)是由与中的一部分像素构成的，那么此时存在连续两层(即p层与p+1层)的数值集合信息，即与在p+1层内部，存在如下的p-1个数值等式关系：

其中，需要保证其中k＝{2,...,p}；

如此，便能得到如下p个层间等式关系：

为了简化等式求解与判别，随着类别个数m的增加，为了满足条件，存在符合如下标准的数值关系：

判别时，除了需要满足如公式(2)所示的数值关系，也需要考虑集合灰度均值。此时，假设针对存在其所对应的灰度均值此时需要满足如下的数值不等式关系：

从第1层一直不断地拓展，直至当p层存在不满足(2)或者(3)的时候，将参数p作为标准参数数值，赋值给多阈值最大类间方差算法的参数C，并将其对应的结果作为最佳多层级结构信息结果。