一種用于診斷結(jié)核病的生物標(biāo)記系統(tǒng)技術(shù)方案

一種用于診斷結(jié)核病的生物標(biāo)記系統(tǒng)，包括細(xì)胞識(shí)別模塊和生物標(biāo)記模塊，所述細(xì)胞識(shí)別模塊用于識(shí)別結(jié)核細(xì)胞，所述生物標(biāo)記模塊采用sCD170診斷結(jié)核病。本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)的有益效果為：能夠?qū)Y(jié)核病進(jìn)行有效診斷。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專(zhuān)利技術(shù)涉及醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，具體涉及一種用于診斷結(jié)核病的生物標(biāo)記系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
結(jié)核分枝桿菌可論證為世界范圍的最成功的病原性微生物之一，并且是潛在致命的感染性疾病結(jié)核病的病原體。它也是全世界內(nèi)從潛在可治愈的感染性疾病所致死亡的主要原因，估計(jì)每年有兩百萬(wàn)相關(guān)死亡。盡管有廣泛研究，但目前對(duì)結(jié)核分枝桿菌的免疫應(yīng)答和發(fā)病機(jī)理的理解仍然不完全。此外，現(xiàn)有的診斷和治療方法是欠佳的。結(jié)核病是通過(guò)在臨床標(biāo)本中的致病微生物(結(jié)核分枝桿菌)的鑒定而確診。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
為解決上述問(wèn)題，本專(zhuān)利技術(shù)旨在提供一種用于診斷結(jié)核病的生物標(biāo)記系統(tǒng)。本專(zhuān)利技術(shù)的目的采用以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：一種用于診斷結(jié)核病的生物標(biāo)記系統(tǒng)，包括細(xì)胞識(shí)別模塊和生物標(biāo)記模塊，所述細(xì)胞識(shí)別模塊用于識(shí)別結(jié)核細(xì)胞，所述生物標(biāo)記模塊采用sCD170診斷結(jié)核病。本專(zhuān)利技術(shù)的有益效果為：能夠?qū)Y(jié)核病進(jìn)行有效診斷。附圖說(shuō)明利用附圖對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)作進(jìn)一步說(shuō)明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)的任何限制，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。圖1是細(xì)胞識(shí)別模塊的結(jié)構(gòu)示意圖。附圖標(biāo)記：細(xì)胞識(shí)別模塊1、細(xì)胞圖像分割單元11、特征提取單元12、分類(lèi)識(shí)別單元13。具體實(shí)施方式結(jié)合以下應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)作進(jìn)一步描述。應(yīng)用場(chǎng)景1參見(jiàn)圖1，本應(yīng)用場(chǎng)景的一個(gè)實(shí)施例的一種用于診斷結(jié)核病的生物標(biāo)記系統(tǒng)，包括細(xì)胞識(shí)別模塊和生物標(biāo)記模塊，所述細(xì)胞識(shí)別模塊用于識(shí)別結(jié)核細(xì)胞，所述生物標(biāo)記模塊采用sCD170診斷結(jié)核病。優(yōu)選地，所述診斷包括以下任何一項(xiàng)之間的鑒別診斷：活動(dòng)性結(jié)核病和潛伏性結(jié)核?。换顒?dòng)性結(jié)核病和健康對(duì)照；潛伏性結(jié)核病和健康對(duì)照；活動(dòng)性結(jié)核病和疾病對(duì)照；和潛伏性結(jié)核病和疾病對(duì)照。本優(yōu)選實(shí)施例提供了具體的診斷項(xiàng)目。優(yōu)選地，所述診斷還包括活動(dòng)性結(jié)核病和潛伏性結(jié)核病之間的鑒別診斷。本優(yōu)選實(shí)施例優(yōu)化了診斷項(xiàng)目。優(yōu)選的，所述細(xì)胞識(shí)別模塊1包括細(xì)胞圖像分割單元11、特征提取單元12、分類(lèi)識(shí)別單元13；所述細(xì)胞圖像分割單元11用于區(qū)分由細(xì)胞圖像采集模塊采集的細(xì)胞圖像中的背景、細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)；所述特征提取單元12用于對(duì)細(xì)胞圖像的紋理特征進(jìn)行提?。凰龇诸?lèi)識(shí)別單元13用于根據(jù)紋理特征利用分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞圖像分類(lèi)識(shí)別。本優(yōu)選實(shí)施例構(gòu)建了細(xì)胞識(shí)別模塊1的單元架構(gòu)。優(yōu)選的，所述細(xì)胞圖像分割單元11包括圖像轉(zhuǎn)換子單元、噪聲去除子單元、粗分割子單元、細(xì)胞核中心標(biāo)定子單元、精確分割子單元，具體為：(1)圖像轉(zhuǎn)換子單元，用于將采集的細(xì)胞圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；(2)噪聲去除子單元，用于對(duì)灰度圖像進(jìn)行去噪處理，包括：對(duì)于像素點(diǎn)(x,y)，選取其3×3的鄰域Sx,y和(2N+1)×(2N+1)的鄰域Lx,y，N為大于等于2的整數(shù)；首先對(duì)像素點(diǎn)是否為邊界點(diǎn)進(jìn)行判斷，設(shè)定閾值T，T∈[13,26]，計(jì)算像素點(diǎn)(x,y)與其鄰域Sx,y中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度差值，并與閾值T進(jìn)行比較，若灰度差值大于閾值T的個(gè)數(shù)大于等于6，則像素點(diǎn)(x,y)為邊界點(diǎn)，否則，像素點(diǎn)(x,y)為非邊界點(diǎn)；若(x,y)為邊界點(diǎn)，則進(jìn)行如下降噪處理：h(x,y)=Σq(i,j)∈[q(x,y)-1.5σ,q(x,y)+1.5σ]q(i,j)k]]>式中，h(x,y)為降噪后像素點(diǎn)(x,y)的灰度值，q(x,y)為降噪前像素點(diǎn)(x,y)的灰度值，σ為像素點(diǎn)(x,y)鄰域Lx,y內(nèi)灰度值標(biāo)差,q(i,j)∈[q(x,y)-1.5σ,q(x,y)+1.5σ]表示鄰域Lx,y內(nèi)灰度值落于區(qū)間[q(x,y)-1.5σ,q(x,y)+1.5σ]的點(diǎn)，k表示鄰域Lx,y內(nèi)灰度值落于區(qū)間[q(x,y)-1.5σ,q(x,y)+1.5σ]的點(diǎn)的數(shù)量；若(x,y)為非邊界點(diǎn)，則進(jìn)行如下降噪處理：h(x,y)=Σ(i,j)∈Lx,yw(i,j)q(i,j)Σ(i,j)∈Lx,yw(i,j)]]>式中，h(x,y)為降噪后像素點(diǎn)(x,y)的灰度值，q(i,j)代表圖像中點(diǎn)(i,j)處的灰度值，w(i,j)為鄰域Lx,y內(nèi)點(diǎn)(i,j)對(duì)應(yīng)的高斯權(quán)重；(3)粗分割子單元，用于對(duì)去噪后的細(xì)胞圖像中的背景、細(xì)胞質(zhì)、細(xì)胞核進(jìn)行粗劃分，具體為：將每個(gè)像素(x,y)用一個(gè)四維特征向量表示：u→(x,y)=[h(x,y),have(x,y),hmed(x,y),hsta(x,y)]]]>式中，h(x,y)代表(x,y)的灰度值，have(x,y)代表其鄰域Sx,y灰度均值，hmed(x,y)代表其鄰域Sx,y灰度中值，hsta(x,y)代表其鄰域Sx,y灰度方差；采用K-means聚類(lèi)法將其劃分為背景、細(xì)胞質(zhì)、細(xì)胞核三類(lèi)；(4)細(xì)胞核中心標(biāo)定子單元，用于對(duì)細(xì)胞核中心進(jìn)行標(biāo)定：由粗分割子單元得到細(xì)胞核大致區(qū)域，設(shè)細(xì)胞核區(qū)域包含n個(gè)點(diǎn)：(x1,y1),…,(xn,yn)，對(duì)該區(qū)域進(jìn)行灰度加權(quán)標(biāo)定和幾何中心標(biāo)定，取其平均值作為細(xì)胞核中心(xz,yz)：xz=12(Σi=1nxih(xi,yi)Σi=1nh(xi,yi)+Σi=1nxin)]]>yz=12(Σi=1nyih(xi,yi)Σi=1nh(xi,yi)+Σi=1nyin)]]>(5)精確分割子單元，用于對(duì)細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)進(jìn)行精確分割；構(gòu)建從細(xì)胞核中心(xz,yz)到細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)邊界點(diǎn)(xp,yp)的有向線(xiàn)段的距離表示向下取整；沿線(xiàn)段以單位長(zhǎng)度進(jìn)行采樣可以得到disp個(gè)點(diǎn)若采樣點(diǎn)的坐標(biāo)不是整數(shù)，其灰度值通過(guò)周?chē)袼鼐€(xiàn)性插值得到；點(diǎn)(xi,yi)處沿線(xiàn)段方向的灰度差：hd(xi,yi)＝h(xi-1,yi-1)-h(xi,yi)定義灰度差抑制函數(shù)：Y(x)=xifx≤00.5xifx>0]]>點(diǎn)(xi,yi)處沿線(xiàn)段方向的梯度gra(xi,yi)：gra(xi,yi)=|Y(hd(xi,yi))|+|Y(hd(xi+1,yi+!))|2]]>選取梯度最大的值點(diǎn)作為細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)的精確邊緣。本優(yōu)選實(shí)施例設(shè)置噪聲去除子單元，有效融合了中心像素與鄰域像素的空間臨近性和灰度相似性來(lái)進(jìn)行降噪處理，在圖像中的平坦區(qū)域，鄰域內(nèi)像素灰度值相差不大，采用高斯濾波器對(duì)灰度值進(jìn)行加權(quán)濾波，在變化劇烈的邊界區(qū)域，行邊界保持濾波，有利于圖像邊緣的保持；采用K均值聚類(lèi)提取細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)粗輪廓，可有效去除噪聲的干擾；設(shè)置細(xì)胞核中心標(biāo)定子單元，便于后續(xù)對(duì)細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)輪廓進(jìn)行精確定位；精確分割子單元充分利用了方向信息，克服了炎癥細(xì)胞對(duì)邊緣圖的干擾，能夠準(zhǔn)確提取出細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)邊緣。優(yōu)選的，所述對(duì)細(xì)胞圖像的紋理特征進(jìn)行提取，包括：(1)基于改進(jìn)的灰度共生矩陣法求取細(xì)胞圖像的綜合灰度共生矩陣，所述綜合灰度共生矩陣體現(xiàn)了細(xì)胞在不同方向上的紋理特征：設(shè)在0°、45°、90°、135°四個(gè)方向上的灰度共生矩陣分別為h(x,y,d,0°)、h(x,y,d,45°)、h(x,y,d,90°)、h(x,y,d,135°)，所對(duì)應(yīng)的矩陣元素項(xiàng)目為X1、X2、X3、X4，則綜合灰度共生矩陣的計(jì)算公式為：H(x,y,d)＝w1h本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種用于診斷結(jié)核病的生物標(biāo)記系統(tǒng)，其特征是，包括細(xì)胞識(shí)別模塊和生物標(biāo)記模塊，所述細(xì)胞識(shí)別模塊用于識(shí)別結(jié)核細(xì)胞，所述生物標(biāo)記模塊采用sCD170診斷結(jié)核病。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種用于診斷結(jié)核病的生物標(biāo)記系統(tǒng)，其特征是，包括細(xì)胞識(shí)別模塊和生物標(biāo)記模塊，所述細(xì)胞識(shí)別模塊用于識(shí)別結(jié)核細(xì)胞，所述生物標(biāo)記模塊采用sCD170診斷結(jié)核病。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于診斷結(jié)核病的生物標(biāo)記系統(tǒng)，其特征是，所述診斷包括以下任何一項(xiàng)之間的鑒...

【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：不公告發(fā)明人，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：孟玲，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：浙江;33