CN114287880A - 一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，包括步骤：S10,将红外图像采集探头对向动物癌细胞接种部位，并实时获取接种部位的红外图像；S20,将红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点；S30,根据血管特征点构建血管网络图像；S40,利用血管网络图像获取血管分布情况；S50,根据血管分布情况获得成瘤状态。本发明通过红外检测获取血管分布状态，根据血管分布状态获得早期成瘤情况，无需外部介入，实时掌握早期成瘤情况。
Description
技术领域
本发明属于动物实验技术领域，特别是涉及一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法。
背景技术
对于动物实验中癌细胞的成瘤检测，目前多采用体外测量和CT影像技术进行检测。CT影像技术通过成像状态来确定癌细胞的成瘤状态，而现有CT影像技术对于癌细胞早期成瘤状态检测的灵敏度仍有待提高。尤其当在接种的癌细胞较少时，早期很难被发现，体外无法有效测量，CT影像也难以准确的检测。
监测癌细胞成瘤及发展是肿瘤动物实验的重要内容。由于癌细胞状态变化快，常需要实时获取动物体内癌细胞在各时间段的成瘤状态，因此对于实时性的要求较高。然而通过体外测量无法满足实时监测的需求；如果通过多次CT影像监测来满足实时性，却带来了极高的监测成本。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，通过红外检测获取血管分布状态，根据血管分布状态获得早期成瘤情况，无需外部介入，实时掌握早期成瘤情况。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，包括步骤：
S10,将红外图像采集探头对向动物癌细胞接种部位，并实时获取接种部位的红外图像；
S20,将红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点；
S30,根据血管特征点构建血管网络图像；
S40,利用血管网络图像获取血管分布情况；
S50,根据血管分布情况获得成瘤状态。
进一步的是，所述血管识别网络为经过训练后的卷积神经网络，对输入的红外图像识别血管特征点,根据血管特征点构建血管网络图像，包括步骤：
对红外图像的像素点进行识别，提取多个血管区域；
对每个血管区域提取血管边缘特征点；
每个利用血管边缘特征点构建单根血管子图；
将各个单根血管子图进行合并后构成整个血管网络图像。
进一步的是，在所述步骤S10中,将多个红外图像采集探头以不同的角度对向动物癌细胞接种部位，或旋转红外图像采集探头以不同的角度对向动物癌细胞接种部位，获取接种部位的多角度红外图像。
进一步的是，将多角度红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点，根据多角度的血管特征点构建三维模型作为血管网络图像。
进一步的是，将多角度红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点，包括步骤：
对单张红外图像的像素点进行识别，提取多个血管区域；对每个血管区域提取血管边缘特征点，构成单根血管特征点组，并由单根血管特征点组构建单根血管子图；将多个血管区域中的多个单根血管特征点组构成单角度特征点集合，将多个血管区域中的多个单根血管特征点组构建单根血管合并成单角度血管图集；
将多个角度的红外图像采用同样方式获得到多个单角度特征点集合，和多个单角度血管图集。
进一步的是，根据多角度的血管特征点构建三维模型作为血管网络图像，包括步骤：
在多个单角度血管图集中，对比各个角度中多个单角度血管图集，提取不同图像中相同血管的特征点作为关键点位；
根据结合关键点位构建初始三维模型；
利用多个单角度特征点集合，根据结合关键点位向初始三维模型映射所有特征点，构成三维血管网络图像。
进一步的是，根据血管网络图像的特征点分布情况，确定血管分布情况，所述血管分布情况包含血管的数量、形状和大小。
进一步的是，根据血管分布情况获得成瘤状态，包括步骤：
提取血管网络图像的边缘特征确定整体区域框；
根据整体区域框计算区域框大小，获得成瘤大小和形状；
根据血管网络图像中血管分布密度，获得成瘤发展状态。
进一步的是，在动物癌细胞接种部位设置有调温设备，通过调温设备向该部位提供热源，从而使所采集的红外图像更加清晰。
进一步的是，当血管识别网络无法从红外图像中有效识别血管特征点时，通过调温设备进行增温加热，加热后再进行红外图像的采集。
采用本技术方案的有益效果：
由于癌细胞在早期成瘤过程中具有血管发育的特征，本发明通过对癌细胞接种部位利用红外图像采集实时获取该部位的红外图像，并通过对红外图像的实时特征获取构建血管分布状态，从而获取癌细胞早期成瘤状态。本发明无需外部介入体内，通过外部红外探头即可实现，能够实时且准确的掌握癌细胞早期成瘤情况，检测成本低，有利于动物癌细胞成瘤实验的持续发展。
本发明利用将多个红外图像采集探头以不同的角度对向动物癌细胞接种部位，或旋转红外图像采集探头以不同的角度对向动物癌细胞接种部位，获取接种部位的多角度红外图像；将多角度红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点，根据多角度的血管特征点构建三维模型作为血管网络图像；能够提高检测准确度，能够从体外还原癌细胞成瘤的状态，无需外部介入体内。
本发明当血管识别网络无法从红外图像中有效识别血管特征点时，通过调温设备进行增温加热，加热后再进行红外图像的采集，能够提高红外图像中提取图像特征的精准度，扩大监测适应范围。
附图说明
图1为本发明的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法的流程示意图；
图2为本发明中一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法的优化实施方式1的流程示意图；
图3为本发明中一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法的优化实施方式2的流程示意图；
图4为本发明中一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法的优化实施方式3的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，包括步骤：
S10,将红外图像采集探头对向动物癌细胞接种部位，并实时获取接种部位的红外图像；
S20,将红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点；
S30,根据血管特征点构建血管网络图像；
S40,利用血管网络图像获取血管分布情况；
S50,根据血管分布情况获得成瘤状态。
作为上述实施例的优化方案1，如图2所示，一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，包括步骤：
S10,将红外图像采集探头对向动物癌细胞接种部位，并实时获取接种部位的红外图像。
S20,将红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点；所述血管识别网络为经过训练后的卷积神经网络，对输入的红外图像识别血管特征点,包括步骤：
对红外图像的像素点进行识别，提取多个血管区域；
对每个血管区域提取血管边缘特征点。
S30,根据血管特征点构建血管网络图像,包括步骤：
每个利用血管边缘特征点构建的单根血管子图；
将各个单根血管子图进行合并后构成整个血管网络图像。
S40,根据血管网络图像的特征点分布情况，确定血管分布情况，所述血管分布情况包含血管的数量、形状和大小。
S50,根据血管分布情况获得成瘤状态，包括步骤：
提取血管网络图像的边缘特征确定整体区域框；
根据整体区域框计算区域框面积，获得成瘤大小和形状；
根据血管网络图像中血管分布密度，获得成瘤发展状态。
作为上述实施例的优化方案2，如图3所示，一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，包括步骤：
S10,将多个红外图像采集探头以不同的角度对向动物癌细胞接种部位，或旋转红外图像采集探头以不同的角度对向动物癌细胞接种部位，获取接种部位的多角度红外图像。
S20,将多角度红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点，包括步骤：
对单张红外图像的像素点进行识别，提取多个血管区域；对每个血管区域提取血管边缘特征点，构成单根血管特征点组，并由单根血管特征点组构建单根血管子图；将多个血管区域中的多个单根血管特征点组构成单角度特征点集合，将多个血管区域中的多个单根血管特征点组构建单根血管合并成单角度血管图集；
将多个角度的红外图像采用同样方式获得到多个单角度特征点集合，和多个单角度血管图集。
S30,根据多角度的血管特征点构建三维模型作为血管网络图像，包括步骤：
在多个单角度血管图集中，对比各个角度中多个单角度血管图集，提取不同图像中相同血管的特征点作为关键点位；可根据单角度单根血管子图通过投影映射等方式模拟其他角度的单根血管子图，同时根据对比其他角度的实际单根血管子图的相似度确定不同图像中相同血管，并将相同血管的特征点作为关键点位；
根据结合关键点位构建初始三维模型；
利用多个单角度特征点集合，根据结合关键点位向初始三维模型映射所有特征点，构成三维血管网络图像。
S40,根据三维血管网络图像的特征点分布情况，确定血管分布情况，所述血管分布情况包含血管的数量、形状和大小。
S50,根据血管分布情况获得成瘤状态，包括步骤：
提取血管网络图像的边缘特征确定整体区域框，可提取多维度的二维平面框，也可提取三维边界区域框；
根据整体区域框计算区域框大小，获得成瘤大小和形状；可根据二维平面框获取截面面积，可根据三维边界区域框获得成瘤体积；
根据血管网络图像中血管分布密度，获得成瘤发展状态。
作为上述实施例的优化方案3，如图4所示，在动物癌细胞接种部位设置有调温设备，通过调温设备向该部位提供热源，从而使所采集的红外图像更加清晰。
一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，包括步骤：
S10,将红外图像采集探头对向动物癌细胞接种部位，并实时获取接种部位的红外图像；
S20,将红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点；当血管识别网络无法从红外图像中有效识别识别血管特征点时，通过调温设备向该部位提供热源，并再次返回步骤S10采集红外图像；
S30,根据血管特征点构建血管网络图像；
S40,利用血管网络图像获取血管分布情况；
S50,根据血管分布情况获得成瘤状态。
为了提高检测效果，可将瘤细胞接种到动物表皮下，然后利用红外图像采集探头对向动物癌细胞接种部位并实时获取接种部位的红外图像。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，包括步骤：
S10,将红外图像采集探头对向动物癌细胞接种部位，并实时获取接种部位的红外图像；
S20,将红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点；
S30,根据血管特征点构建血管网络图像；
S40,利用血管网络图像获取血管分布情况；
S50,根据血管分布情况获得成瘤状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，所述血管识别网络为经过训练后的卷积神经网络，对输入的红外图像识别血管特征点,根据血管特征点构建血管网络图像，包括步骤：
对红外图像的像素点进行识别，提取多个血管区域；
对每个血管区域提取血管边缘特征点；
每个利用血管边缘特征点构建的单根血管子图；
将各个单根血管子图进行合并后构成整个血管网络图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，在所述步骤S10中,将多个红外图像采集探头以不同的角度对向动物癌细胞接种部位，或旋转红外图像采集探头以不同的角度对向动物癌细胞接种部位，获取接种部位的多角度红外图像。
4.根据权利要求3所述的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，将多角度红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点，根据多角度的血管特征点构建三维模型作为血管网络图像。
5.根据权利要求4所述的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，将多角度红外图像输入到血管识别网络，识别血管特征点，包括步骤：
对单张红外图像的像素点进行识别，提取多个血管区域；对每个血管区域提取血管边缘特征点，构成单根血管特征点组，并由单根血管特征点组构建单根血管子图；将多个血管区域中的多个单根血管特征点组构成单角度特征点集合，将多个血管区域中的多个单根血管特征点组构建单根血管合并成单角度血管图集；
将多个角度的红外图像采用同样方式获得到多个单角度特征点集合，和多个单角度血管图集。
6.根据权利要求5所述的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，根据多角度的血管特征点构建三维模型作为血管网络图像，包括步骤：
在多个单角度血管图集中，对比各个角度中多个单角度血管图集，提取不同图像中相同血管的特征点作为关键点位；
根据结合关键点位构建初始三维模型；
利用多个单角度特征点集合，根据结合关键点位向初始三维模型映射所有特征点，构成三维血管网络图像。
7.根据权利要求2或6所述的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，根据血管网络图像的特征点分布情况，确定血管分布情况，所述血管分布情况包含血管的数量、形状和大小。
8.根据权利要求7所述的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，根据血管分布情况获得成瘤状态，包括步骤：
提取血管网络图像的边缘特征确定整体区域框；
根据整体区域框计算区域框大小，获得成瘤大小和形状；
根据血管网络图像中血管分布密度，获得成瘤发展状态。
9.根据权利要求1所述的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，在动物癌细胞接种部位设置有调温设备，通过调温设备向该部位提供热源，从而使所采集的红外图像更加清晰。
10.根据权利要求9所述的一种基于红外图像处理的动物实验肿瘤早期成瘤监测方法，其特征在于，当血管识别网络无法从红外图像中有效识别血管特征点时，通过调温设备进行增温加热，加热后再进行红外图像的采集。
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