專利名稱：細胞定量分析中細胞核dna物質(zhì)含量的準確測量方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及一種細胞定量分析中細胞核DNA物質(zhì)含量的準確測量方法，屬于生物醫(yī)學工程領域。
背景技術(shù)：
細胞核DNA物質(zhì)含量的測定是細胞定量分析的核心，同時也是利用定量細胞分析方法診斷與篩査早期癌癥和研究細胞核DNA物質(zhì)含量的變化與各種病變的關系的必要前題與最重要依據(jù)。DNA物質(zhì)含量測量的準確性，直接關系到癌癥篩査的準確性和穩(wěn)定性，也直接影響著定量細胞學研究結(jié)果的真實性，具有十分重要的意義。
一般，細胞核DNA物質(zhì)含量無法直接的測量到，而是通過測量染色后細胞核的積分光學密度值(IOD值)，從而測量出細胞核內(nèi)DNA物質(zhì)的光學吸收，間接的得到細胞核內(nèi)DNA物質(zhì)含量。
但是由于圖像采集設備的精度、設備的光學特性以及照明設備與情況的復雜等客觀原因，利用IOD值計算DNA物質(zhì)含量會有比較大的誤差，并不能完全真實的反映細胞核內(nèi)DNA物質(zhì)含量的多少。所以，對細胞核的IOD值進行校正，得到準確的DNA物質(zhì)含量成為十分重要而且必要的工作。
專利US 6,026,174和US 7,274,908中，利用細胞核的IOD值計算DNA含量，給出了相應的DNA含量計算方法，但是沒有給出相應的校正方法。在實際應用過程中，DNA含量的計算容易受外界各種客觀因素的影響，使得計算出來的DNA含量值不準確，從而影響腫瘤診斷的準確性。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供了一種細胞定量分析中細胞核DNA物質(zhì)含量的準確測量方法，利用圖像形態(tài)學與支持向量回歸SVR的非線性校正方法對DNA含量值進行校正，能夠有效的消除外界因素對DNA含量測量的影響，提高DNA含量值的準確性和客觀性，從而提高腫瘤診斷的準確性，同時對于研究DNA含量的變化與各種病癥的關系也有十分重大的意義。
本發(fā)明的技術(shù)方案是細胞定量分析中細胞核DNA物質(zhì)含量的準確測量方法，其特征在于包括下列步驟a、利用數(shù)學形態(tài)學中的膨脹算法，對細胞核的掩碼圖進行膨脹運算；并利用膨脹后的掩碼圖和原細胞核圖像計算擴展積分光學密度EIOD值；b、對標本中G0/G1期的細胞核的EIOD進行統(tǒng)計，得到EIOD標準值，并利用該EIOD標本值和細胞核自身的EIOD值，計算各細胞核的校正系數(shù)；c、細胞核的校正系數(shù)作為輸出，特征參數(shù)向量作為輸入，通過支持向量回歸SVR訓練程序，得到細胞核校正系數(shù)關于其特征參數(shù)向量的回歸模型；d、特征參數(shù)向量作為輸入，細胞核校正系數(shù)關于其特征參數(shù)向量的回歸模型作為模型，通過SVR訓練程序回歸重建細胞核的校正系數(shù)，并利用該校正系數(shù)和細胞核本身的EIOD值，計算校正后積分光學密度CIOD值；e、統(tǒng)計G0/G1期的正常細胞的細胞核CIOD值，得到參照CIOD值，并利用該值和細胞核自身的CIOD值計算DNA物質(zhì)含量。
本發(fā)明的工作原理是本發(fā)明有以下四個技術(shù)關鍵點利用數(shù)學形態(tài)學的膨脹算法求取EIOD值；利用統(tǒng)計方法得到EIOD標準值，并由此計算單個細胞核的IOD校正系數(shù)；利用細胞核的特征參數(shù)和校正系數(shù)，通過SVR算法，訓練校正系數(shù)回歸模型，并利用該模型和SVR算法回歸重建細胞的CIOD值；利用參照細胞核的CIOD值，換算各細胞核的DNA物質(zhì)含量值。
本發(fā)明的有益效果是(1)提高了 DNA物質(zhì)含量測量的準確性。由于種種客觀原因的限制，傳統(tǒng)直接利用測量IOD值來得到DNA物質(zhì)含量的方法有比較大的誤差。本發(fā)明利用細胞核的各種光學、紋理、形態(tài)特征對EIOD進行校正，能夠有效的將各種誤差產(chǎn)生的原因考慮進計算中，對各種誤差進行非線性校正，大大提高了 DNA物質(zhì)含量測量的準確性。(2)提高了 DNA物質(zhì)含量測量的抗干擾性。簡單利用IOD值得到DNA物質(zhì)含量的方法，受圖像分割算法的影響較大。本發(fā)明利用細胞核的EIOD值代替IOD值進行DNA物質(zhì)含量計算的依據(jù)，EIOD值有效的補償了圖像分割算法不準確造成的測量誤差，同時保留了原算法的簡單特征。(3)本發(fā)明利用SVR算法進行校正系數(shù)的回歸與估計，并利用細胞核的各種特征參數(shù)。各種特征參數(shù)中蘊含各種誤差產(chǎn)生的條件信息，利用SVR算法進行校正系數(shù)的估計與盲檢測，同時考慮各種線性和非線性誤差，得到準確客觀的校正。(4)本發(fā)明的DNA物質(zhì)含量的換算方法，能夠得到易于理解和利用的DNA物質(zhì)含量，與醫(yī)學上的表達相一致，便于運用于診斷或者研究。
圖1為本發(fā)明實施例細胞核EIOD值回歸重建模型訓練過程示意圖。 圖2為本發(fā)明實施例細胞核EIOD值回歸重建過程示意圖。
具體實施例方式
以下結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明做進一歩的說明。
本發(fā)明要解決以下幾個問題
(1) 提供一個準確測量細胞核內(nèi)DNA物質(zhì)含量的方法，提高測量細胞核 DNA物質(zhì)含量的準確性、搞干擾性等。
(2) 提供一個對IOD值進行校正的方法，使校正后的IOD值能夠更加準確 的反映細胞核內(nèi)DNA物質(zhì)含量的多少。
(3) 能夠提供一種細胞核DNA物質(zhì)含量的準確換算方法，換算出來的DNA 物質(zhì)含量值，能夠在本樣本內(nèi)部提供不同細胞核DNA物質(zhì)含量的可比性。
本發(fā)明實施例具體實施如下主要包括三個方面的內(nèi)容求取擴展積分光學 密度(EIOD)、校正積分光學密度(CIOD)以及換算DNA物質(zhì)含量。 一、擴展積分光學密度(EIOD)的求取
首先，本發(fā)明實施例設計了一個應用數(shù)學形態(tài)學算法求取膨脹細胞掩碼圖， 并求取擴展積分光學密度(EIOD)的方法。
在使用圖像分割算法對細胞核進行了分割后，可以得到單個細胞核的掩碼圖 JQi,j，其中x和y表示象素的坐標值，Q"4表示該象素屬于這個細胞核內(nèi)部， Qw =0表示該象素在這個細胞核之外。
利用數(shù)學形態(tài)學的膨脹算法，對該掩碼圖進行膨脹，得到膨脹掩碼圖(Q:J 。 其中，Q^為膨脹掩碼。當0^^或者象素(x,^的任意一個8鄰域象素(r,y) 的Q. =1，則0^,=1;否則。:，=0。經(jīng)過膨脹后的掩碼圖中，細胞核的大小
;c',y a'少 j'少
實際上比原來大了一圈。
利用公式(l)可以計算得到擴展積分光學密度
￡/0￡ = 21]叫凡 (1)其中OD^表示象素的光學密度值，可以利用公式(2)計算得到:
其中g(shù)^表示該象素的灰度值，g。表示背景光照的灰度值。
由此可以看出，與傳統(tǒng)的IOD計算方法相比，該方法將原細胞核外的近鄰 區(qū)域也考慮到計算中來。如果該區(qū)域包含有細胞核的DNA物質(zhì)，則會將該部分 光學密度也計算進來，如果該部分區(qū)域沒有DNA物質(zhì)，則其光學密度值為0， 不會影響計算結(jié)果的準確性。可見，它能夠更加準確的表示細胞核內(nèi)DNA物質(zhì) 的含量。該方法有效的避免了由于分割不準確給積分光學密度的計算帶來的影 響，提高了結(jié)果的穩(wěn)定性和準確性。
二、校正積分光學密度(CIOD)的計算
其次，本發(fā)明實施例還設計了--種利用支持向量回歸算法對EIOD進行校正 重建的方法。
該方法分為兩個部分，訓練和回歸重建。訓練是在系統(tǒng)開發(fā)過程中，利用標 準的校正系數(shù)和細胞核的各種光學、形態(tài)和紋理特征，通過SVR訓練程序得到 回歸模型；回歸重建過程是在實際的應用過程中，利用訓練得到的回歸模型和細 胞核實際測量的各種光學、形態(tài)和紋理特征參數(shù)，通過SVR回歸程序得到校正 系數(shù)，并利用這個校正系數(shù)和實際計算的EIOD值，最終計算出校正后的積分光 學密度值CIOD。訓練過程如圖l，回歸重建過程如圖2。
在訓練過程中，選取同一樣本中處于G0./G1細胞核，計算出它們的EIOD 值。通過統(tǒng)計的方法，找出標準的EIOD值，作為校正的歸一化標準值。它可以 是這些細胞核EIOD值的均值，也可以是這些細胞核EIOD值的眾值。校正系數(shù) 計算方法為
其中，￡/OD。為EIOD標準值，為該細胞核的EIOD值。
同時，通過細胞核的灰度圖和掩碼圖，可以計算出細胞核的光學、形態(tài)、紋 理等眾多特征值，它們都可以用浮點數(shù)表示。計算的特征參數(shù)越多，回歸結(jié)果越
亂祭據(jù)準確。這里用f,.表示該細胞核的特征值向量。
利用這些校正系數(shù)和細胞核特征向量f(^fi》，通過支持向量回歸程序，可 以得到校正系數(shù)的回歸模型。
在重建過程中，對于每個細胞，同時計算其特征參數(shù)向量fj和校正前的EIOD
值￡/0/),，利用特征參數(shù)向量fi和校正系數(shù)回歸模型，可以得到校正系數(shù)y,。利 用下面的公式，可以得到校正后的細胞核EIOD值。
其中，￡/(9Z),為該細胞核的EIOD值，C7(9Z),為該細胞核校正后的CIOD值。
經(jīng)過校正后的EIOD值能夠更加準確的反應DNA物質(zhì)含量的多少，在同一
標本中也更具有可比性。
三、DNA物質(zhì)含量的換算
最后，本發(fā)明實施例提出了利用校正后CIOD值計算DNA物質(zhì)含量的換算 方法。
對于校正后的DNA物質(zhì)含量，選取穩(wěn)定的G0/G1期細胞作為比照，計算它 們的CIOD眾值C70/)，,^作為換算標準。通過如下的公式，可以得到DNA物質(zhì)
換算后的DNA物質(zhì)含量與醫(yī)學認為的DNA物質(zhì)含量相同，單位為c。 一般 的G0/G1期細胞的DNA物質(zhì)含量為2c。
本發(fā)明利用細胞核的不同光學、形態(tài)、紋理等特征，通過支持向量回歸算法， 得到不同細胞核的校正系數(shù)，對每個細胞核的IOD值進行校正。由于校正考慮 了細胞的不同光照強度、紋理分布以及形態(tài)大小等方面的特點，使得校正后的 IOD值更加統(tǒng)一、準確，能夠更加真實的反映細胞核內(nèi)DNA物質(zhì)含量的多少。 同時，在同一標本中，不同細胞核的DNA物質(zhì)含量具有可比性，為診斷與研究 提供了重要依據(jù)。
辦游
權(quán)利要求
1、細胞定量分析中細胞核DNA物質(zhì)含量的準確測量方法，其特征在于包括下列步驟a、利用數(shù)學形態(tài)學中的膨脹算法，對細胞核的掩碼圖進行膨脹運算；并利用膨脹后的掩碼圖和原細胞核圖像計算擴展積分光學密度EIOD值；b、對標本中G0/G1期的細胞核的EIOD進行統(tǒng)計，得到EIOD標準值，并利用該EIOD標本值和細胞核自身的EIOD值，計算各細胞核的校正系數(shù)；c、細胞核的校正系數(shù)作為輸出，特征參數(shù)向量作為輸入，通過支持向量回歸SVR訓練程序，得到細胞核校正系數(shù)關于其特征參數(shù)向量的回歸模型；d、特征參數(shù)向量作為輸入，細胞核校正系數(shù)關于其特征參數(shù)向量的回歸模型作為模型，通過SVR訓練程序回歸重建細胞核的校正系數(shù)，并利用該校正系數(shù)和細胞核本身的EIOD值，計算校正后積分光學密度CIOD值；e、統(tǒng)計G0/G1期的正常細胞的細胞核CIOD值，得到參照CIOD值，并利用該值和細胞核自身的CIOD值計算DNA物質(zhì)含量。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種細胞定量分析中細胞核DNA物質(zhì)含量的準確測量方法，包括以下步驟利用數(shù)學形態(tài)學的膨脹算法求取EIOD值；利用統(tǒng)計方法得到EIOD標準值，并由此計算單個細胞核的IOD校正系數(shù)；利用細胞核的特征參數(shù)和校正系數(shù)，通過SVR算法，訓練校正系數(shù)回歸模型，并利用該模型和SVR算法回歸重建細胞的CIOD值；利用參照細胞核的CIOD值，換算各細胞核的DNA物質(zhì)含量值。本發(fā)明提高了DNA物質(zhì)含量測量的準確性和抗干擾性，本發(fā)明的DNA物質(zhì)含量的換算方法，能夠得到易于理解和利用的DNA物質(zhì)含量，與醫(yī)學上的表達相一致，便于運用于診斷或者研究。
文檔編號C12Q1/68GK101492740SQ20091006084
公開日2009年7月29日 申請日期2009年2月24日 優(yōu)先權(quán)日2009年2月24日
發(fā)明者龐寶川, 徐端全 申請人:武漢蘭丁醫(yī)學高科技有限公司