一种识别切片组织的方法与流程

本发明涉及病理切片领域，尤其涉及一种识别切片组织的方法。

背景技术：

近年来，随着计算机与网络技术的发展和不断完善，数字病理系统应运而生。与传统病理切片相比，数字病理切片在切片浏览、传输、保存及教学与会诊等多方面都发生了巨大变革，使得数字病理系统在今后的医疗病理诊断方面成为一种不可缺少的重要工具。

在切片扫描之前，需要对切片的预览图进行预备处理，较准确的识别出组织，并提取相关信息以便扫描。传统的识别方法是使用图像处理技术，将预览图灰度化，再根据亮度差别区分出切片的组织、背景、杂质、或切片的染色污迹，从而识别并提取组织部分。

传统方法一般是针对某一种或几种特定的切片组织类别进行识别，不适用于大多数切片，且在采用传统的亮度识别方法的过程中，经常出现遗漏组织或者将杂质和污渍误识别为组织的情况，导致很难进行准确有效的识别，从而降低了识别切片组织的准确率和效率。

技术实现要素：

针对目前不能识别大多数切片组织且识别准确低的情况，本发明提供一种识别切片组织的方法。

本发明解决技术问题所采用的技术方案为：

一种识别切片组织的方法，提供一空白切片以及待识别的组织切片，所述方法包括：

步骤1，扫描出所述空白切片的背景图以及待识别的组织切片的预览图；

步骤2，将所述预览图的灰度值减去所述背景图的灰度值，得到一切片信息图；

步骤3，遍历处理所述切片信息图的连通域，剔除所述切片信息图中的污渍；

步骤4，根据所述连通域的属性分别判断所述切片信息图中的各个连通域是否为切片组织，并剔除被判断为不是所述切片组织的所述连通域；

步骤5，保留剔除不是所述切片组织的所述连通域后的所述切片信息图并作为切片组织图片输出。

优选的，所述步骤4包括：

在经过剔除所述切片信息图中的污渍后的剩余的连通域中找出面积最大的连通域，并分别将其他的剩余的连通域的面积与所述面积最大的连通域的面积相比计算得到一面积差值，将所述面积差值在一预设的面积差值范围内的连通域判断为切片组织。

优选的，所述步骤4包括：

计算经过剔除所述切片信息图中的污渍后的剩余的连通域的RGB各通道的颜色均值，并分别根据剩余的各个连通域的RGB各通道的颜色值与RGB各通道的颜色均值处理得到对应的RGB差值，将同一个所述连通域的所述RGB差值均在一预设的RGB差值范围内所对应的所述连通域判断为切片组织。

优选的，所述步骤4中，将在所述切片信息图中与所述切片信息图的边缘相接触的连通域判断为不是所述切片组织的所述连通域。

优选的，所述步骤4中，将经过剔除所述切片信息图中的污渍后的剩余的连通域的亮度值在一预设的亮度范围内的连通域判断为是所述切片组织的所述连通域。

优选的，所述步骤3中，剔除所述切片信息图中的污渍的方法包括：

剔除面积小于一预设的面积的连通域；和/或

剔除长宽比例小于一预设的长宽系数的连通域；和/或

剔除面积占比系数小于一预设的面积占比系数的连通域。

优选的，在执行所述步骤2之前，首先执行下述步骤：

步骤1A，剪除所述空白切片的背景图以及所述组织切片的预览图的边缘部分，随后转向所述步骤2。

优选的，在执行所述步骤3之前，首先执行下述步骤：

步骤2A，对所述切片信息图进行图像二值化操作，随后转向所述步骤3。

优选的，在执行所述步骤3之前，首先执行下述步骤：

步骤2A，对所述切片信息图进行图像二值化操作；

步骤2B，对经过图像二值化处理后的切片信息图进行开运算，随后转向所述步骤3。

本发明的有益效果：本发明采用图像处理技术，通过对组织和杂质在颜色特征和几何形状特征上进行判别，尽可能有效的识别出组织部分，同时对大多数的杂质和污渍进行识别并将其剔除，从而更精确地分离出切片预览图中的组织部分。

附图说明

图1为本发明的识别切片组织的一种实施例的流程图；

图2为空白切片的背景图；

图3为拍摄的切片组织的预览图；

图4为剪除图3的边缘之后的图；

图5为切片组织的切片信息图；

图6为将图5经过图像二值化处理后的二值化图；

图7为将图6经过开运算之后的图；

图8为图7经过几何形状判别后的图；

图9为图8经过颜色判别后的图；

图10为经过判别后生成的图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

如图1-10所示，一种识别切片组织的方法，提供一空白切片以及待识别的组织切片，方法包括：

步骤1，扫描出空白切片的背景图以及待识别的组织切片的预览图；

步骤2，将预览图的灰度值减去背景图的灰度值，得到一切片信息图；

步骤3，遍历处理切片信息图的连通域，剔除切片信息图中的污渍；

步骤4，根据连通域的属性分别判断切片信息图中的各个连通域是否为切片组织，并剔除被判断为不是切片组织的连通域；

步骤5，保留剔除不是切片组织的连通域后的切片信息图并作为切片组织图片输出。

上述方法步骤见图1所示。本发明采用图像处理技术，根据组织和杂质的属性，例如颜色特征和几何形状特征，对切片组织和非切片组织(例如杂质、污渍)进行判别，尽可能有效的识别出组织部分，并剔除非切片组织部分，从而更精确地分离出切片预览图中的切片组织。

本发明优选的实施例，步骤4包括：

在经过剔除切片信息图中的污渍后的剩余的连通域中找出面积最大的连通域，并分别将其他的剩余的连通域的面积与面积最大的连通域的面积相比计算得到一面积差值，将面积差值在一预设的面积差值范围内的连通域判断为切片组织。

一方面，一般杂质的面积比较小，而组织的面积比较大，因此可以通过几何形状来判别出是否为切片组织。另一方面，在扫描组织之前，需要利用染料在组织切片上给予颜色，使其与组织或细胞内的某种成分发生作用，经过透明后通过光谱吸收和折射，使其各种微细结构能显现不同颜色，这样在显微镜下就可显示出组织细胞的各种成分。而大多数杂质颜色偏黄，因此可以利用杂质和组织细胞的颜色差异来判断是否为切片组织。例如，在剔除污渍后的连通域中找出面积最大的连通域，将另一连通域与该面积最大的连通域的面积进行比较，得到一面积差值，若该面积差值在预设的面积差值范围内，则说明该另一连通域面积也比较大，可以判断为连通域。

本发明优选的实施例，步骤4包括：

计算经过剔除所述切片信息图中的污渍后的剩余的连通域的RGB各通道的颜色均值，并分别根据剩余的各个连通域的RGB各通道的颜色值与RGB各通道的颜色均值处理得到对应的RGB差值，将同一个所述连通域的所述RGB差值均在一预设的RGB差值范围内所对应的所述连通域判断为切片组织。

在颜色判别方法中，首先累加所有连通域的R通道的总色值、G通道的总色值和B通道的总色值，然后求得所有连通域的R通道的均值、G通道的均值和B通道的均值，当所要判断的剩余连通域的R色值、G色值、B色值与计算的R通道的均值、G通道的均值和B通道的均值相差比较大时，例如同一个连通域的RGB差值均在一预设的RGB差值范围内，则该剩余的连通域判断为染色组织。当所要判断的剩余连通域的R色值、G色值、B色值与计算的对应的R通道的均值、G通道的均值和B通道的均值相差比较小时，此时同一个连通域的RGB差值不在预设的RGB差值范围内，则该剩余的连通域判断为杂质。

本发明优选的实施方式，所述步骤4中，将在所述切片信息图中与所述切片信息图的边缘相接触的连通域判断为不是所述切片组织的所述连通域。

该实施例可以称之为触边判别方法，其判断连通域是否与切片信息图的边缘相接触，与切片信息图的边缘相接触的连通域判断为杂质。

本发明优选的实施方式，所述步骤4中，将经过剔除所述切片信息图中的污渍后的剩余的连通域的亮度值在一预设的亮度范围内的连通域判断为是所述切片组织的所述连通域。

杂质和组织的亮度值不同，因此可以根据亮度来判别出杂质和组织。

上面列举了4种在步骤4中判断为切片组织的实施例，本发明中，可以采用其中一种或多种实施方式。可以将4个方法中至少两次判断为切片组织的连通域视为连通域，最后生成一切片组织图片。为了提高精度，优选的可以选出4次都被判断为切片组织的连通域，从而生成切片组织图片予以输出。

本发明优选的实施方式，步骤3中，剔除切片信息图中的污渍的方法包括：

剔除面积小于一预设的面积的连通域；和/或

剔除长宽比例小于一预设的长宽系数的连通域；和/或

剔除面积占比系数小于一预设的面积占比系数的连通域。

在该实施例中，可以根据连通域的面积、长宽和面积占比系数这三个方面分别形成剔除切片信息图的污渍的三个步骤。需要说明的是，这三个步骤不受先后顺序的影响，可以同时执行上述三个步骤，也可以按照任何可以执行的顺序来剔除切片信息图中的污渍，本领域技术人员可以预见上述三个步骤的执行顺序不影响剔除切片信息图的污渍的效果。

步骤3是污渍判别方法，剔除切片信息图中的所有的污渍。采用剔除面积小于一预设的面积的连通域这一步骤，是因为杂质中的灰尘和切片上的点状污渍的面积都在几百个像素级别，远小于组织的面积，因此可以将面积小于一预设的面积的连通域删除，该预设的面积可以设置为与一般杂质的面积大小相近，如1200像素。对于采用剔除长宽比例小于一预设的长宽系数，例如剔除长宽比例小于1/5或者大于5的连通域这一步骤，其是删除长宽比例特殊的连通域。这是由于切片染色或其他操作原因，盖玻片边缘的染色污渍往往呈水平长条形或垂直长条形，其长度和宽度要么很大要么很小，因此，可以剔除这部分长宽比例特殊的连通域。在剔除面积占比系数小于一预设的面积占比系数的连通域这一步骤中，将连通域的面积除以该面积区域的长宽乘积，得到面积占比系数，当面积占比系数小于一预设的面积占比系数，例如1/9时，说明此连通域的轮廓很大，但是切片信息很少，因为这是由盖玻片边缘的多个长条污渍连接组成的区域，因此应予以剔除。

本发明优选的实施方式，在执行所述步骤2之前，首先执行下述步骤：步骤1A，剪除所述空白切片的背景图以及所述组织切片的预览图的边缘部分，随后转向所述步骤2。

组织放置在载玻片上，并在组织上覆盖一盖玻片，一方面可以防止灰尘落到组织上，另一方面可以固定住组织。背景图和预览图的边缘部分为载玻片和盖玻片的边缘部分，此处没有组织信息，为尽可能排除干扰项，将边缘裁剪剔除，以剔除干扰项。

本发明优选的实施方式，在执行所述步骤3之前，首先执行下述步骤：步骤2A，对所述切片信息图进行图像二值化操作，随后转向所述步骤3。

该步骤是对背景进行剔除。空白切片的预览图作为背景图，用于记录光源照在切片上的光场分布。将空白切片的背景图与组织切片的预览图的对应位置的灰度值相减，得到一张切片信息图。将此切片信息图进行图像二值化处理，可初步地区分组织。为了更全面的识别组织，可以将二值化中的阈值设置偏低一点，以将组织和大部分杂质识别出来。

本发明优选的实施方式，在执行所述步骤3之前，首先执行下述步骤：

步骤2A，对所述切片信息图进行图像二值化操作；

步骤2B，对经过图像二值化处理后的切片信息图进行开运算，随后转向所述步骤3。

在图像二值化处理后进行一次开运算，主要为了分离细小的连通域与较大的连通域之间的边缘，平滑图像轮廓。

进一步说明本发明的方法，如图2-10所示。图2所示为一空白切片的背景图，图3为拍摄的有组织的预览图。背景图和预览图的边缘很容易拍到仪器部分，因此为排除预览图和/或背景图边缘的干扰，可以剪除图2和/或图3中的边缘。图4示出了剪除图3的边缘的实施例。接着，将剪除后的背景图的灰度值减去剪除后的预览图的灰度值，得到一如图5所示的切片信息图。在图5的基础上，进行图像二值化处理，用以进一步区分组织和杂质，得到图6。接着，对图6所示的图片进行开运算，去掉微小杂质，得到图7。进一步的，可以通过几何形状判别方法得到图8所示的组织切片图；还可以通过颜色判别方法得到图9所示的组织切片图；基于图8和图9，综合判断出连通域是否为视为组织，识别后的结果如图10。

以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所做出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。