CN108765420B - 荧光显微镜图像结果判别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种荧光显微镜图像结果判别方法，一、对荧光显微镜拍摄的样本图像进行红、绿、蓝三通道颜色分离，得到红色通道图像、绿色通道图像、蓝色通道图像；二、分别对红、绿色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像R1、G1；三、分别对二值图像R1、G1进行轮廓提取得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的多边形图像进行滤波；四、当经过滤波后二值图像G1上呈现的细胞图像个数≥1，并且呈现的细胞图像与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合时，判断样本图像为阳性；反之则判断所述样本图像为阴性。本发明优点在于实现程序批量化、智能化判别被检验样本的阴、阳性，大大提高了医生工作效率。

Description

荧光显微镜图像结果判别方法
技术领域
本发明涉及荧光显微镜图像，尤其是涉及荧光显微镜图像结果判别方法。
背景技术
对病原体标志物检测过程中，样本经过稀释和离心后，放置到检测仪器内，自动完成玻片加样、温育、洗片、干燥等处理步骤，最后将玻片放置到荧光显微镜下拍摄图像，一个玻片上有多个孔（一般为十个孔），每个孔需要拍摄十张左右的荧光图像，通过对每个孔的十张荧光图像进行图像识别，判断出每一张图像上样本的阴、阳性，最后将十张图像判断结果汇总，得出该孔内样本的阴、阳性。目前，对荧光图像的识别工作多由医生通过肉眼观察判断，以确定样本的阴、阳性，这不仅存在人为的视觉误差、医生工作经验等因素，导致图像识别判断准确度底，而且医生的劳动强度大、工作效率低。
发明内容
本发明目的在于提供一种荧光显微镜图像结果判别方法，实现批量、快速、准确判别。
为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：
本发明所述的荧光显微镜图像结果判别方法，按照下述步骤进行：
第一步、对荧光显微镜拍摄的样本图像进行红、绿、蓝三通道颜色分离，得到红色通道图像、绿色通道图像、蓝色通道图像；抛弃所述蓝色通道图像，保留所述红色通道图像和所述绿色通道图像；
第二步、对红色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像R1；对绿色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像G1；
第三步、对所述二值图像R1进行轮廓提取（利用图像处理开源库Opencv中的函数FindContours），得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的所述多边形图像进行滤波，即：如果某个多边形图像的面积<1000像素，则该多边形图像不作为细胞图像被过滤掉；如果某个多边形图像的面积≥大于1000像素，则该多边形图像作为一个细胞图像保留；
同理，对所述二值图像G1进行轮廓提取，得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的所述多边形图像进行滤波：如果某个多边形图像的面积<1000像素，则该多边形图像不作为细胞图像被过滤掉，如果某个多边形图像的面积≥1000像素，则该多边形图像作为一个细胞图像保留；
第四步、当经过滤波后二值图像G1上呈现的细胞图像个数≥1，并且呈现的所述细胞图像与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合时，证明样本的正常细胞受到了感染，判断所述样本图像为阳性；反之，若经过滤波后二值图像G1上没有呈现细胞图像，或者呈现的细胞图像没有与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合，则判断所述样本图像为阴性。
第二步中的所述灰度处理和二值法处理为：
对所述的红色通道图像和绿色通道图像分别进行扫描，找出最大灰度Max和最小灰度值Min，取阈值T为中间值，计算公式为：T=(Max+Min)/2，然后扫描图像，对每一个像素的灰度值处理，灰度值大于阈值T则变为255白色，灰度值小于阈值T则变为0黑色，从而得到黑白区分的二值图像R1、G1。
所述样本图像为JPG、BMP或PNG图像格式。
本发明优点在于通过对荧光显微镜拍摄的样本图像进行图像判别，实现程序批量化、智能化判别被检验样本的阴、阳性，大大提高了医生的工作效率，降低了医生的工作强度，消除了肉眼观察判断存在视觉误差。
附图说明
图1是本发明方法的流程框图。
图2是本发明所述的样本图像示意图。
图3是本发明所述的红色通道图像示意图。
图4是本发明所述的绿色通道图像示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实施例。
本发明所述的荧光显微镜图像结果判别方法，如图1所示，按照下述步骤进行：
第一步、对荧光显微镜拍摄的样本图像（如图2所示）进行红、绿、蓝三通道颜色分离，得到红色通道图像（如图3所示）、绿色通道图像（如图4所示）、蓝色通道图像；抛弃蓝色通道图像，保留红色通道图像和绿色通道图像；样本图像可以选择JPG、BMP或PNG图像格式。
第二步、对红色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像R1；对绿色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像G1；灰度处理和二值法处理为：
对的红色通道图像和绿色通道图像分别进行扫描，找出最大灰度Max和最小灰度值Min，取阈值T为中间值，计算公式为：T=(Max+Min)/2，然后扫描图像，对每一个像素的灰度值处理，灰度值大于阈值T则变为255白色，灰度值小于阈值T则变为0黑色，从而得到黑白区分的二值图像R1、G1。
第三步、对所述二值图像R1进行轮廓提取，得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的所述多边形图像进行滤波，即：如果某个多边形图像的面积<1000像素，则该多边形图像不作为细胞图像被过滤掉；如果某个多边形图像的面积≥大于1000像素，则该多边形图像作为一个细胞图像保留；
同理，对所述二值图像G1进行轮廓提取，得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的所述多边形图像进行滤波：如果某个多边形图像的面积<1000像素，则该多边形图像不作为细胞图像被过滤掉，如果某个多边形图像的面积≥1000像素，则该多边形图像作为一个细胞图像保留。
第四步、当经过滤波后二值图像G1上呈现的细胞图像个数≥1，并且呈现的所述细胞图像与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合时，证明样本的正常细胞受到了感染，判断所述样本图像为阳性；反之，若经过滤波后二值图像G1上没有呈现细胞图像，或者呈现的细胞图像没有与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合，则判断所述样本图像为阴性。

Claims (3)

1.一种荧光显微镜图像结果判别方法，其特征在于：按照下述步骤进行：
第一步、对荧光显微镜拍摄的样本图像进行红、绿、蓝三通道颜色分离，得到红色通道图像、绿色通道图像、蓝色通道图像；抛弃所述蓝色通道图像，保留所述红色通道图像和所述绿色通道图像；
第二步、对红色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像R1；对绿色通道图像进行灰度处理和二值法处理，得到黑白区分的二值图像G1；
第三步、对所述二值图像R1进行轮廓提取，得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的所述多边形图像进行滤波，即：如果某个多边形图像的面积<1000像素，则该多边形图像不作为细胞图像被过滤掉；如果某个多边形图像的面积≥大于1000像素，则该多边形图像作为一个细胞图像保留；
同理，对所述二值图像G1进行轮廓提取，得到多个不规则的多边形图像，将多个不规则的所述多边形图像进行滤波：如果某个多边形图像的面积<1000像素，则该多边形图像不作为细胞图像被过滤掉，如果某个多边形图像的面积≥1000像素，则该多边形图像作为一个细胞图像保留；
第四步、当经过滤波后二值图像G1上呈现的细胞图像个数≥1，并且呈现的所述细胞图像与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合时，证明样本的正常细胞受到了感染，判断所述样本图像为阳性；反之，若经过滤波后二值图像G1上没有呈现细胞图像，或者呈现的细胞图像没有与经过滤波后的二值图像R1上呈现的细胞图像有重合，则判断所述样本图像为阴性。
2.根据权利要求1所述的荧光显微镜图像结果判别方法，其特征在于：第二步中的所述灰度处理和二值法处理为：
对所述的红色通道图像和绿色通道图像分别进行扫描，找出最大灰度Max和最小灰度值Min，取阈值T为中间值，计算公式为：T=(Max+Min)/2，然后扫描图像，对每一个像素的灰度值处理，灰度值大于阈值T则变为255白色，灰度值小于阈值T则变为0黑色，从而得到黑白区分的二值图像R1、G1。
3.根据权利要求1所述的荧光显微镜图像结果判别方法，其特征在于：所述样本图像为JPG、BMP或PNG图像格式。
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间接免疫荧光法检测呼吸道非典型;何忠发等;《医学检验与临床》;20171231;第28卷(第1期);第2767-2768页 *

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