CN112884663B - 一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，属于质谱成像技术领域，本发明所述技术方案能够对组织质谱成像数据进行细胞边界的识别及划分，该方法基于生物学上细胞抗体的分布特征，首先对不同抗体的结果拆分为不同的图层，然后对特异性的细胞核抗体进行识别，确定细胞核的位置，再对分布于细胞膜上的多种抗体进行融合，确定细胞边界的位置，然后将DNA图层文件与细胞边界图层文件融合后，即可得到细胞所处的位置，最终得到细胞边界的预测结果文件。
Description
技术领域
本发明属于质谱成像技术领域，具体为一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法。
背景技术
组织质谱成像系统自2017年年底正式推出以来，被广泛用于肿瘤、免疫、体外诊断、生物标志物筛选和形态学等众多领域。在细胞类型识别、不同细胞在空间组织机构中的相互关系，蛋白定位、蛋白表达和相互作用等研究中发挥着重要作用。组织质谱成像系统的研发基于先进创新的成像质谱流式技术，这一技术由成熟的质谱流式技术发展而来，进一步与激光刻蚀等成熟技术相结合，特别是金属标签标记抗体的专利技术，彻底避免了传统免疫荧光检测中自发荧光对结果的信号干扰，突破性地将单张组织切片参数检测范围从几个提升至几十个，大幅拓展了单样本的数据产出量和检测范围，使数据更全面，结果更可靠，也能更加有效地识别、鉴定特定环境中的生物标志物。与传统免疫组化相比较，组织质谱成像技术具有通道多、无串色、背景低、节约样本、数据质量高等优势。
但是组织质谱成像的扫描结果，仍然需要人眼对细胞进行识别，并且估算细胞数量，无法对数据进行整体的量化分析，在大样本量的情况下，分析仍然十分困难，且由于人主观因素的影响，不同人员的分析结果可能千差万别，不利于分析的规范化。
发明内容
(一)解决的技术问题
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，解决了组织质谱成像的扫描结果，仍然需要人眼对细胞进行识别，并且估算细胞数量，无法对数据进行整体的量化分析，在大样本量的情况下，分析仍然十分困难，且由于人主观因素的影响，不同人员的分析结果可能千差万别，不利于分析的规范化的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，基于MCD文件作为输入文件，首先对样本切片，然后采用质谱成像系统对样本进行扫描，检测不同样本的单细胞层面的多种抗体信息，包括以下步骤：
S1、对得到的MCD原始文件进行拆分，针对不同种类抗体拆分为不同的图层文件，然后得到抗体图层文件，同时将抗体图层文件保存为tiff格式；
S2、用得到的原始文件作为参数，调用卷积神经网络模型进行识别，识别出该样本切片图像中的特殊点；
S3、针对每种抗体的图层文件，使用Gaussian Filter的方法进行锐化处理，然后对图层文件进行灰度处理、滤波处理和边缘化检测提取，生成处理后的tiff格式文件。
S4、对DNA1和DNA2的抗体图层文件进行融合处理，合并为DNA图层文件，作为每个细胞的细胞核的位置进行识别；
S5、将CD45，CD8，CD4，CD56和SMA等细胞膜上的抗体图层文件进行融合处理，合并为细胞边界图层文件，使用Gradient图片分割算法和Otsu过滤算法，对图片进行处理，作为每个细胞的细胞边界位置进行识别；
S6、将上述步骤4和步骤5中得到的细胞图层进行融合，得到细胞边界的图层文件。
作为本发明的进一步方案：所述边缘检测提取图像中不连续部分的特征，根据闭合连续边缘来确定具体区域，将具有相同特征的区域划分在一起，区域之间由边缘进行分界，边缘检测的边缘定义为图像中灰度值发生急剧变化的区域边界；图像灰度变化情况用图像灰度分布梯度反应，通过对原始图像微分技术构造边缘检测算子来进行边缘检测，具体包括图像滤波和图像锐化，然后进行Canny边缘识别算法。
作为本发明的进一步方案：所述步骤3中图像灰度化采用平均值法进行，即计算R、G、B三个分量的平均值，然后将平均值作为灰度图像的灰度值，公式如下：Gray＝(B+G+R)/3。
作为本发明的进一步方案：所述卷积神经网络模型包括正常样本切片数据库、具有异常的样本切片数据库，卷积神经网络模型采用卷积神经网络，卷积神经网络对图像微观结构的特征提取、分类计算、卷积计算、深化学习过程和迭代检测。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、本发明所述技术方案能够对组织质谱成像数据进行细胞边界的识别及划分，该方法基于生物学上细胞抗体的分布特征，首先对不同抗体的结果拆分为不同的图层，然后对特异性的细胞核抗体进行识别，确定细胞核的位置，再对分布于细胞膜上的多种抗体进行融合，确定细胞边界的位置，然后将DNA图层文件与细胞边界图层文件融合后，即可得到细胞所处的位置，最终得到细胞边界的预测结果文件。
2、本发明采用卷积神经网络模型对扫描得到的数据进行分析处理，方便判断和匹配异常数据，采用对原始文件进行拆分的方式，实现多种抗体的分层，可以在分层后直观的了解抗体的种类，可以为判断疾病提供一定的数据支持。
3、本发明中采用滤板和锐化处理，可以对各抗体图层中的离群点进行去除，避免部分飘散离群点对各图层融合过程中的观察和判断造成影响，同时可补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。
附图说明
图1为本发明结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
如图1所示，本发明提供一种技术方案：
一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，基于MCD文件作为输入文件，首先对样本切片，然后采用质谱成像系统对样本进行扫描，检测不同样本的单细胞层面的多种抗体信息，包括以下步骤：
S1、对得到的MCD原始文件进行拆分，针对不同种类抗体拆分为不同的图层文件，然后得到抗体图层文件，同时将抗体图层文件保存为tiff格式；
S2、用得到的原始文件作为参数，调用卷积神经网络模型进行识别，识别出该样本切片图像中的特殊点；
S3、针对每种抗体的图层文件，使用Gaussian Filter的方法进行锐化处理，然后对图层文件进行灰度处理、滤波处理和边缘化检测提取，生成处理后的tiff格式文件。
S4、对DNA1和DNA2的抗体图层文件进行融合处理，合并为DNA图层文件，作为每个细胞的细胞核的位置进行识别；
S5、将CD45，CD8，CD4，CD56和SMA等细胞膜上的抗体图层文件进行融合处理，合并为细胞边界图层文件，使用Gradient图片分割算法和Otsu过滤算法，对图片进行处理，作为每个细胞的细胞边界位置进行识别；
S6、将上述步骤4和步骤5中得到的细胞图层进行融合，得到细胞边界的图层文件。
边缘检测提取图像中不连续部分的特征，根据闭合连续边缘来确定具体区域，将具有相同特征的区域划分在一起，区域之间由边缘进行分界，边缘检测的边缘定义为图像中灰度值发生急剧变化的区域边界；图像灰度变化情况用图像灰度分布梯度反应，通过对原始图像微分技术构造边缘检测算子来进行边缘检测，具体包括图像滤波和图像锐化，然后进行Canny边缘识别算法。
步骤3中图像灰度化采用平均值法进行，即计算R、G、B三个分量的平均值，然后将平均值作为灰度图像的灰度值，公式如下：Gray＝(B+G+R)/3。
卷积神经网络模型包括正常样本切片数据库、具有异常的样本切片数据库，卷积神经网络模型采用卷积神经网络，卷积神经网络对图像微观结构的特征提取、分类计算、卷积计算、深化学习过程和迭代检测。
综上可得：
本发明能够对组织质谱成像数据进行细胞边界的识别及划分，该方法基于生物学上细胞抗体的分布特征，首先对不同抗体的结果拆分为不同的图层，然后对特异性的细胞核抗体进行识别，确定细胞核的位置，再对分布于细胞膜上的多种抗体进行融合，确定细胞边界的位置，然后将DNA图层文件与细胞边界图层文件融合后，即可得到细胞所处的位置，最终得到细胞边界的预测结果文件。
本发明采用卷积神经网络模型对扫描得到的数据进行分析处理，方便判断和匹配异常数据，采用对原始文件进行拆分的方式，实现多种抗体的分层，可以在分层后直观的了解抗体的种类，可以为判断疾病提供一定的数据支持。
本发明中采用滤板和锐化处理，可以对各抗体图层中的离群点进行去除，避免部分飘散离群点对各图层融合过程中的观察和判断造成影响，同时可补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (4)
1.一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，基于MCD文件作为输入文件，首先对样本切片，然后采用质谱成像系统对样本进行扫描，检测不同样本的单细胞层面的多种抗体信息，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对得到的MCD原始文件进行拆分，针对不同种类抗体拆分为不同的图层文件，然后得到抗体图层文件，同时将抗体图层文件保存为tiff格式；
S2、用得到的原始文件作为参数，调用卷积神经网络模型进行识别，识别出该样本切片图像中的特殊点；
S3、针对每种抗体的图层文件，使用Gaussian Filter的方法进行锐化处理，然后对图层文件进行灰度处理、滤波处理和边缘化检测提取，生成处理后的tiff格式文件；
S4、对DNA1和DNA2的抗体图层文件进行融合处理，合并为DNA图层文件，作为每个细胞的细胞核的位置进行识别；
S5、将CD45，CD8，CD4，CD56和SMA等细胞膜上的抗体图层文件进行融合处理，合并为细胞边界图层文件，使用Gradient图片分割算法和Otsu过滤算法，对图片进行处理，作为每个细胞的细胞边界位置进行识别；
S6、将上述步骤4和步骤5中得到的细胞图层进行融合，得到细胞边界的图层文件。
2.根据权利要求1所述的一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，其特征在于：边缘检测提取图像中不连续部分的特征，根据闭合连续边缘来确定具体区域，将具有相同特征的区域划分在一起，区域之间由边缘进行分界，边缘检测的边缘定义为图像中灰度值发生急剧变化的区域边界；图像灰度变化情况用图像灰度分布梯度反应，通过对原始图像微分技术构造边缘检测算子来进行边缘检测，具体包括图像滤波和图像锐化，然后进行Canny边缘识别算法。
3.根据权利要求2所述的一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，其特征在于：所述步骤3中图像灰度化采用平均值法进行，即计算R、G、B三个分量的平均值，然后将平均值作为灰度图像的灰度值，公式如下：Gray＝(B+G+R)/3。
4.根据权利要求1所述的一种针对组织质谱成像结果识别并划分细胞边界的方法，其特征在于：所述卷积神经网络模型包括正常样本切片数据库、具有异常的样本切片数据库，卷积神经网络模型采用卷积神经网络，卷积神经网络对图像微观结构的特征提取、分类计算、卷积计算、深化学习过程和迭代检测。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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