CB法微核圖像自動分析關(guān)鍵技術(shù)研究與系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、背景：人外周血淋巴細胞胞質(zhì)分裂阻滯(Cytokinesis-blocked,CB法)微核實驗已在輻射生物劑量學、放射工作人員健康評價、遺傳毒理學等領域中獲得了廣泛應用。尤其是CB法微核實驗可以作為一種成熟、可靠的輻射生物劑量計,具有經(jīng)濟、簡便、準確等優(yōu)點,能夠準確估算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,這樣費時、費力、存在主觀差異,難以滿足大批量放射工作人員健康評價和

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

3、微核圖像自動分析所涉及的各項關(guān)鍵技術(shù)和難題,初步研制一套識別能力強、識別準確率高、識別速度快、完全自動化的CB法微核圖像分析系統(tǒng),以提高CB法微核實驗的分析速度,實現(xiàn)分析標準的規(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價的迫切需要、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.在本實驗室現(xiàn)有的CB法微核樣本制備基礎上,摸索更高質(zhì)量微核樣本的制備方法,為后續(xù)微核圖像的自動分

4、析提供優(yōu)質(zhì)圖像。
　　2.利用本實驗室的Zeiss-AX10顯微鏡(物鏡20×)和MetaSystem(Metafer4)自動載物臺實現(xiàn) CB法微核圖像的自動采集,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別方法,利用MATLAB7.1編程依次解決以下關(guān)鍵技術(shù):
　　(1)對CB法微核圖像進行預處理,以提高微核圖像的質(zhì)量;
　　(2)

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

6、胞的區(qū)分,實現(xiàn)雙核細胞的自動識別;
　　(6)對于識別出的雙核細胞,若其內(nèi)部有三個或三個以上的目標區(qū)域(包括兩個主核),再利用形態(tài)特征參數(shù)閾值實現(xiàn)微核的自動識別;
　　4.采用MATLAB7.1的GUI工具實現(xiàn)該自動分析系統(tǒng),主要包括微核圖像的批量讀取模塊、空白圖像的預剔除模塊、雙核和微核的自動識別與計數(shù)模塊、識別結(jié)果的人工校對模塊、分析結(jié)果自動顯示模塊,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、周血淋巴細胞的CB法微核樣本為測試對象,利用研制出的CB法微核圖像系統(tǒng)進行雙核細胞和微核的計數(shù)分析,完成系統(tǒng)的性能指標測試,并對自動識別結(jié)果和人工分析結(jié)果進行對比分析。
　　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法微核圖像中目標區(qū)域的

8、自動分類;⑶粘連目標區(qū)域的自動分離;⑷雙核細胞的自動識別與計數(shù);⑸微核的自動識別與計數(shù)。
　　3.采用MATLAB7.1語言及其GUI設計功能為開發(fā)平臺,初步研制出了一套實用的CB法微核圖像的自動分析軟件系統(tǒng)。
　　4.完成了CB法微核圖像自動分析系統(tǒng)的性能測試。測試結(jié)果表明,本系統(tǒng)的雙核細胞識別能力約為82.42％、識別準確率為85.70％;微核的識別能力為73.89％、準確率為85.28％;每張樣片的全片分析時間＜3h,

9、達到預定設計要求。
　　5.系統(tǒng)研制過程中獲得了一系列實用的圖像分析技術(shù)和算法,這些算法對于其它種類圖像的自動分析和模式識別也是有益的,比如:
　　(1)設計了簡潔、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)元素交叉進行極限腐蝕,代替?zhèn)鹘y(tǒng)的采用單一結(jié)構(gòu)元素進行極限腐蝕的方法,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)改進了傳統(tǒng)的watershed分離

10、算法,克服了其公認的缺陷(過分離問題),既可將其用于簡單粘連區(qū)域的自動分離,又可用于復雜粘連區(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。改進后的分離算法具有高效、分離效果理想等優(yōu)點,能勝任各種凸性顆粒組成的粘連區(qū)域的自動分離。
　　(4)設計了一種高效、準確的雙核細胞識別方法,使得雙核細胞與單核、多核細胞的區(qū)分、微核的自動識別等難題迎刃而解。
　　結(jié)論：本文不僅成功解決了CB法微核圖像自動分析所涉及的各項關(guān)鍵技術(shù)和

11、難點,還初步研制成功了一套CB法微核圖像自動分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠用于大批量放射工作人員的健康評價、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,將具有顯著的社會效益和重要的軍事意義。
　　迭代雙閾值分割算法獲得淋巴細胞的輪廓信息,而改進的Watershed算法能夠有效分離CB法微核圖像中的粘連目標區(qū)域,使得雙核細胞的識別能力、準確率,以及微核的識別能力等指標優(yōu)于國外的研究報道。本系統(tǒng)的分析