CB法微核圖像自動(dòng)分析關(guān)鍵技術(shù)研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、背景：人外周血淋巴細(xì)胞胞質(zhì)分裂阻滯(Cytokinesis-blocked,CB法)微核實(shí)驗(yàn)已在輻射生物劑量學(xué)、放射工作人員健康評(píng)價(jià)、遺傳毒理學(xué)等領(lǐng)域中獲得了廣泛應(yīng)用。尤其是CB法微核實(shí)驗(yàn)可以作為一種成熟、可靠的輻射生物劑量計(jì),具有經(jīng)濟(jì)、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn),能夠準(zhǔn)確估算0.25～5Gy之內(nèi)各種射線(α粒子除外)引起的受照劑量。迄今為止,CB法微核樣本都是靠人工鏡下讀片分析,這樣費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、存在主觀差異,難以滿足大批量放射工作人員健康評(píng)價(jià)和

2、核事故后大批輻射傷員受照劑量快速估算的迫切需要。
　　流式細(xì)胞儀和激光掃描細(xì)胞儀均不能用于CB法微核的自動(dòng)檢測(cè),而圖像自動(dòng)分析方法具有較大的潛力。但是,由于CB法微核圖像自動(dòng)化分析所涉及的關(guān)鍵技術(shù)多、研究難度大、學(xué)科交叉性強(qiáng),一直都未能實(shí)現(xiàn)。國外有少數(shù)文獻(xiàn)報(bào)道過微核圖像分析方面的研究,但是雙核細(xì)胞、微核的識(shí)別能力和準(zhǔn)確率均不高;國內(nèi)僅有少數(shù)學(xué)者提出了CB法微核圖像自動(dòng)分析的希望,卻未見實(shí)質(zhì)性的研究報(bào)道。
　　目的：解決CB法

3、微核圖像自動(dòng)分析所涉及的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)和難題,初步研制一套識(shí)別能力強(qiáng)、識(shí)別準(zhǔn)確率高、識(shí)別速度快、完全自動(dòng)化的CB法微核圖像分析系統(tǒng),以提高CB法微核實(shí)驗(yàn)的分析速度,實(shí)現(xiàn)分析標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范化和統(tǒng)一化,將工作人員從枯燥乏味的讀片工作中解放出來,以滿足大批量放射工作人員健康評(píng)價(jià)的迫切需要、滿足核事故發(fā)生后大批傷員劑量快速估算的需要。
　　方法：1.在本實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的CB法微核樣本制備基礎(chǔ)上,摸索更高質(zhì)量微核樣本的制備方法,為后續(xù)微核圖像的自動(dòng)分

4、析提供優(yōu)質(zhì)圖像。
　　2.利用本實(shí)驗(yàn)室的Zeiss-AX10顯微鏡(物鏡20×)和MetaSystem(Metafer4)自動(dòng)載物臺(tái)實(shí)現(xiàn) CB法微核圖像的自動(dòng)采集,將每張微核樣片全片掃描成2117幅尺寸為1280×1024pixel、tif格式的灰度圖像。
　　3.采用圖像分析和模式識(shí)別方法,利用MATLAB7.1編程依次解決以下關(guān)鍵技術(shù):
　　(1)對(duì)CB法微核圖像進(jìn)行預(yù)處理,以提高微核圖像的質(zhì)量;
　　(2)

5、實(shí)現(xiàn)CB法微核灰度圖像的迭代雙閾值自動(dòng)分割,分別將細(xì)胞區(qū)域、細(xì)胞核及微核從圖像中分割出來;
　　(3)對(duì)圖像特征參數(shù)進(jìn)行篩選和降維,通過計(jì)算面積、延展度、缺陷率等參數(shù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的識(shí)別與分類;
　　(4)對(duì)傳統(tǒng)的watershed分離算法進(jìn)行改進(jìn),解決其過分離難題,從而實(shí)現(xiàn)粘連目標(biāo)區(qū)域自動(dòng)分離,包括粘連細(xì)胞、粘連細(xì)胞核、粘連的微核與主核;
　　(5)利用細(xì)胞內(nèi)的細(xì)胞(涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán),略去)等信息實(shí)現(xiàn)雙核細(xì)胞與單核、多核細(xì)

6、胞的區(qū)分,實(shí)現(xiàn)雙核細(xì)胞的自動(dòng)識(shí)別;
　　(6)對(duì)于識(shí)別出的雙核細(xì)胞,若其內(nèi)部有三個(gè)或三個(gè)以上的目標(biāo)區(qū)域(包括兩個(gè)主核),再利用形態(tài)特征參數(shù)閾值實(shí)現(xiàn)微核的自動(dòng)識(shí)別;
　　4.采用MATLAB7.1的GUI工具實(shí)現(xiàn)該自動(dòng)分析系統(tǒng),主要包括微核圖像的批量讀取模塊、空白圖像的預(yù)剔除模塊、雙核和微核的自動(dòng)識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊、識(shí)別結(jié)果的人工校對(duì)模塊、分析結(jié)果自動(dòng)顯示模塊,等。
　　5.以不同劑量的質(zhì)子照射和60Co-γ射線照射后的人外

7、周血淋巴細(xì)胞的CB法微核樣本為測(cè)試對(duì)象,利用研制出的CB法微核圖像系統(tǒng)進(jìn)行雙核細(xì)胞和微核的計(jì)數(shù)分析,完成系統(tǒng)的性能指標(biāo)測(cè)試,并對(duì)自動(dòng)識(shí)別結(jié)果和人工分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。
　　結(jié)果：1.建立了一套制備高質(zhì)量CB法微核樣本的流程,可為后續(xù)的微核圖像自動(dòng)化分析提供優(yōu)質(zhì)圖像,同樣也有益于人工鏡下分析。
　　2.解決了CB法微核圖像自動(dòng)分析所涉及的關(guān)鍵技術(shù)和難題,主要包括:⑴CB法微核圖像的迭代雙閾值分割;⑵CB法微核圖像中目標(biāo)區(qū)域的

8、自動(dòng)分類;⑶粘連目標(biāo)區(qū)域的自動(dòng)分離;⑷雙核細(xì)胞的自動(dòng)識(shí)別與計(jì)數(shù);⑸微核的自動(dòng)識(shí)別與計(jì)數(shù)。
　　3.采用MATLAB7.1語言及其GUI設(shè)計(jì)功能為開發(fā)平臺(tái),初步研制出了一套實(shí)用的CB法微核圖像的自動(dòng)分析軟件系統(tǒng)。
　　4.完成了CB法微核圖像自動(dòng)分析系統(tǒng)的性能測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明,本系統(tǒng)的雙核細(xì)胞識(shí)別能力約為82.42％、識(shí)別準(zhǔn)確率為85.70％;微核的識(shí)別能力為73.89％、準(zhǔn)確率為85.28％;每張樣片的全片分析時(shí)間＜3h,

9、達(dá)到預(yù)定設(shè)計(jì)要求。
　　5.系統(tǒng)研制過程中獲得了一系列實(shí)用的圖像分析技術(shù)和算法,這些算法對(duì)于其它種類圖像的自動(dòng)分析和模式識(shí)別也是有益的,比如:
　　(1)設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)潔、高效的灰度圖像的迭代雙閾值分割算法。
　　(2)采用四鄰域和八鄰域結(jié)構(gòu)元素交叉進(jìn)行極限腐蝕,代替?zhèn)鹘y(tǒng)的采用單一結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行極限腐蝕的方法,充分克服了連續(xù)腐蝕過程中的單一結(jié)構(gòu)元素的不同方向上的像素堆聚問題。
　　(3)改進(jìn)了傳統(tǒng)的watershed分離

10、算法,克服了其公認(rèn)的缺陷(過分離問題),既可將其用于簡(jiǎn)單粘連區(qū)域的自動(dòng)分離,又可用于復(fù)雜粘連區(qū)域的分離,還可用于不同形狀、不同尺寸粘連區(qū)域的分離。改進(jìn)后的分離算法具有高效、分離效果理想等優(yōu)點(diǎn),能勝任各種凸性顆粒組成的粘連區(qū)域的自動(dòng)分離。
　　(4)設(shè)計(jì)了一種高效、準(zhǔn)確的雙核細(xì)胞識(shí)別方法,使得雙核細(xì)胞與單核、多核細(xì)胞的區(qū)分、微核的自動(dòng)識(shí)別等難題迎刃而解。
　　結(jié)論：本文不僅成功解決了CB法微核圖像自動(dòng)分析所涉及的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)和

11、難點(diǎn),還初步研制成功了一套CB法微核圖像自動(dòng)分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠用于大批量放射工作人員的健康評(píng)價(jià)、用于核事故發(fā)生后或核武器使用后大批量傷員的劑量快速估算,還可用于致癌、致突變物的篩選等,將具有顯著的社會(huì)效益和重要的軍事意義。
　　迭代雙閾值分割算法獲得淋巴細(xì)胞的輪廓信息,而改進(jìn)的Watershed算法能夠有效分離CB法微核圖像中的粘連目標(biāo)區(qū)域,使得雙核細(xì)胞的識(shí)別能力、準(zhǔn)確率,以及微核的識(shí)別能力等指標(biāo)優(yōu)于國外的研究報(bào)道。本系統(tǒng)的分析