CN112907603A - 一种基于Unet和分水岭算法的细胞实例分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于Unet和分水岭算法的细胞实例分割方法,本发明主要是针对Unet结合分水岭这一算法细节进行设计的。其一是本发明用到了两个unet网络,分别负责细胞形态的语义分割,细胞核的语义分割。其二是针对需要标记的分水岭算法,需要指定注水点,未知区域这一特点。在本算法中,把细胞核当作每一个细胞区域的注水点,把去掉细胞核区域的其他细胞区域当作未知区域,再将原图用sobel算子梯度化,进行分水岭算法的分割。本发明既保证了粘连细胞可以分离开来,又保证了预测细胞的范围是一个正常的范围。
Description
技术领域
本发明涉及深度学习,具体涉及一种基于Unet和分水岭的细胞实例分割方法。
背景技术
图像分割算法已经发展了很多年,从最初的传统图像分割算法,到现在的基于深度学习的图像分割算法,图像分割算法已经取得了很大的进步,并且在各个领域都有着广泛的应用,尤其是在医疗图像领域,分割出病变的器官,对培养细胞进行分割计数已经得到了实际应用。一般来说针对细胞图像进行基于深度学习语义分割比较简单,用Unet就可以实现,不需要其他操作,但是要进行计数就要进行进一步的计数任务,就要进一步地把语义分割中粘连的细胞分割开来,也就是实例分割任务,图像分割的实例分割任务目前是图像中最难的一个任务,目前常用的方法是用Mask-RCNN直接进行实例分割,但Mask-RCNN主要针对自然图像,处理细胞图像的效果不是很好。所以目前还没有一种很好的针对于细胞图像的实例分割算法。
发明内容
本发明针对于细胞实例分割,提出一种基于Unet和分水岭算法的细胞实例分割算法,在Unet进行语义分割之后,结合分水岭算法,实现最后的实例分割。
本发明技术针对于细胞图像进行实例分割。语义分割结合分水岭进行实例分割是已经有的方案,但是如何结合分水岭直接决定了实例分割的效果,本发明主要是针对Unet结合分水岭这一算法细节进行设计的。其一是本发明用到了两个unet网络,分别负责细胞形态的语义分割,细胞核的语义分割。其二是针对需要标记的分水岭算法,需要指定注水点,未知区域这一特点。在本算法中,把细胞核当作每一个细胞区域的注水点,把去掉细胞核区域的其他细胞区域当作未知区域,再将原图用sobel算子梯度化,进行分水岭算法的分割。
这种方法可以结合Unet和分水岭的优点,巧妙地利用Unet分割精度高,分水岭可以分开粘连细胞的特点,完成最后高精度的细胞实例分割。
本发明的技术方案是这样实现的:
分三步,第一步,训练两个Unet网络,一个网络用于预测细胞形态,另一个网络用于预测细胞核,原图输入两个网络后分别生成细胞形态和细胞核两个掩码图像,此时的细胞形态掩码已经是做了语义分割操作,但是细胞形态掩码会有很多粘连的细胞;
第二步,通过原图,细胞形态,细胞核掩码,能生成一个有基于标记的分水岭分割结果,即得到分水岭掩码;
针对第二步的具体操作是:基于标记的分水岭算法需要:未知区域,注水点,梯度图。其中未知区域=细胞区域-细胞核区域,注水点=细胞核区域,梯度图=原图经过sobel算子梯度化;未知区域用像素0标注,不同注水点用3、4、5…表示,背景用2表示,以上要素生成一个标记图,然后送入opencv分水岭函数中,即可生成分水岭掩码;
第三步,通过细胞形态掩码、细胞核掩码和分水岭掩码,结合膨胀算法分离粘连的细胞,生成最终的实例分割结果。
针对第三步的具体操作是:
1)找出粘连的细胞区域,未知区域掩码=细胞形态掩码-细胞核掩码,根据未知区域掩码的轮廓参数,生成一个字典dic_,key是一个数字代表父轮廓,value是一个数组,代表子轮廓。如{0:[1],2:[3,4]}代表父轮廓0的子轮廓是1,父轮廓2有两个子轮廓3,4。其中value的长度共有两种情况,第一种一个细胞区域只有一个细胞核,如0:[1],这代表0轮廓的细胞区域只有一个细胞核,说明此细胞区域没有粘连情况,不作处理。第二种情况一个细胞区域有两个及以上细胞核,如2:[3,4],这代表2轮廓的细胞区域有两个细胞核,说明此细胞区域有粘连情况,需要做进一步的处理。
2)处理粘连的细胞区域,处理1)中确定的粘连区域,以两个细胞粘连情况举例,首先确定两个膨胀起始区域,然后在确定对应的禁止膨胀区,即一个膨胀区域膨胀后不可覆盖到其他细胞区域,不可超出当前细胞区域。然后两个膨胀区域交替膨胀,每次膨胀完之后要考虑对应的禁止区域,膨胀到禁止区域的要回退,在之后更新其他膨胀区域的禁止区域,直到两个膨胀区域填充满整个粘连区域,最后把这两个区域分别用不同的像素表示,就完成了两细胞粘连区域分离的操作,两个以上的粘连区域也是类似的操作。
本发明的有益效果是:
1)本发明提出的非端到端的细胞实例分割方法,结合了深度学习和传统图像分割算法的优点,不仅可以完成对不规则细胞的高精度实例分割,中间的过程还能反映出细胞的粘连程度。
2)本发明提出的分水岭膨胀到Unet cellmask的方法,既保证了粘连细胞可以分离开来,又保证了预测细胞的范围是一个正常的范围。
附图说明
图1是本实例分割算法整体流程图;
图2为数据集的原图;
图3为细胞形态掩码图;
图4为细胞核掩码图;
图5为分水岭掩码图;
图6为实例分割结果。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施对本发明作进一步说明。
用于实施的硬件环境是:8vCPU/64G内存,GPU为NVIDIA K80,软件运行环境是CUDA9、python3.6、pytorch 1.0。
数据集来自cell tracking比赛的BF-C2DL-MUSC
如图1所示,第一步,训练阶段,如图2、图3所示,根据原图和细胞形态掩码训练一个Unet_cell网络用来预测细胞形态。
如图2、图4所示,根据原图和细胞核掩码训练一个Unet_Nucleus网络用来预测细胞形态。
第二步,生成分水岭掩码,首先生成原图梯度图,然后生成标记图,标记图指出了注水点,背景区域和未知区域,最后生成如图5所示的分水岭掩码;
第三步,由第一、第二步生成的细胞形态掩码,细胞核掩码,分水岭掩码,确定出粘连区域,然后处理粘连区域,最后生成实例分割结果,如图6所示。
Claims (2)
1.一种基于Unet和分水岭算法的细胞实例分割方法,其特征在于,该方法具体包括以下步骤:
第一步,训练两个Unet网络,一个网络用于预测细胞形态,另一个网络用于预测细胞核,原图输入两个网络后分别生成细胞形态和细胞核两个掩码图像,此时的细胞形态掩码已经是做了语义分割操作,但是细胞形态掩码会有很多粘连的细胞;
第二步,通过原图,细胞形态,细胞核掩码,能生成一个有基于标记的分水岭分割结果,即得到分水岭掩码;
第三步,通过细胞形态掩码、细胞核掩码和分水岭掩码,结合膨胀算法分离粘连的细胞,生成最终的实例分割结果;
针对第三步的具体操作是:
1)找出粘连的细胞区域,未知区域掩码=细胞形态掩码-细胞核掩码,根据未知区域掩码的轮廓参数,生成一个字典dic_,key是一个数字代表父轮廓,value是一个数组,代表子轮廓;其中value的长度共有两种情况,第一种value长度为1,这代表父轮廓的细胞区域只有一个细胞核,说明此细胞区域没有粘连情况,不作处理;第二种情况value长度大于1,这代表父轮廓的细胞区域有两个及以上细胞核,说明此细胞区域有粘连情况,需要做进一步的处理;
2)处理粘连的细胞区域,处理1)中确定的粘连区域,以两个细胞粘连情况举例,首先确定两个膨胀起始区域,然后在确定对应的禁止膨胀区,即一个膨胀区域膨胀后不可覆盖到其他细胞区域,不可超出当前细胞区域;然后两个膨胀区域交替膨胀,每次膨胀完之后要考虑对应的禁止区域,膨胀到禁止区域的要回退,在之后更新其他膨胀区域的禁止区域,直到两个膨胀区域填充满整个粘连区域,最后把这两个区域分别用不同的像素表示,就完成了两细胞粘连区域分离的操作,两个以上的粘连区域也是类似的操作。
2.根据权利要求1所述的一种基于Unet和分水岭算法的细胞实例分割方法,其特征在于:第二步中生成一个有基于标记的分水岭分割结果具体操作是:基于标记的分水岭算法需要:未知区域,注水点,梯度图;其中未知区域=细胞区域-细胞核区域,注水点=细胞核区域,梯度图=原图经过sobel算子梯度化;未知区域用像素0标注,不同注水点用3、4、5…表示,背景用2表示,以上要素生成一个标记图,然后送入opencv分水岭函数中,即可生成分水岭掩码。
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