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申请/专利权人：陕西和泽西北生物科技有限公司

摘要：本发明涉及图像分析领域，具体涉及一种基于图像特征的干细胞分化程度识别方法。该方法首先对待测干细胞的灰度图像进行边缘检测，获得干细胞区域以及干细胞区域中的边缘线；通过阈值分割获得细胞质区域和细胞核区域；根据细胞质区域和细胞核区域中像素点的灰度值和数量、细胞核区域的边缘像素点的位置分布，以及干细胞区域中边缘线的数量，获得结构分化因子；对干细胞区域的边缘进行椭圆拟合，获得干细胞区域的类椭圆系数；根据干细胞区域的边缘像素点与质心之间的灰度值变化以及类椭圆系数，获得形态分化因子；基于结构分化因子和形态分化因子，对待测干细胞的分化程度进行评估。本发明能够准确识别和评估干细胞的分化程度。

主权项：1.一种基于图像特征的干细胞分化程度识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测干细胞的灰度图像；对灰度图像进行边缘检测，获得干细胞区域以及干细胞区域中的边缘线；对所述干细胞区域进行阈值分割，获得细胞质区域和细胞核区域；根据细胞质区域和细胞核区域中像素点的灰度值和数量、细胞核区域的边缘像素点的位置分布，以及干细胞区域中边缘线的数量，获得待测干细胞的结构分化因子；对干细胞区域的边缘进行椭圆拟合，获得干细胞区域的类椭圆系数；根据干细胞区域的每个边缘像素点与质心之间的像素点灰度值的变化以及所述类椭圆系数，获得待测干细胞的形态分化因子；基于所述结构分化因子和所述形态分化因子，获得待测干细胞的分化评估值；基于所述分化评估值，对待测干细胞的分化程度进行评估；所述获得待测干细胞的结构分化因子包括：获取细胞核区域的边缘像素点的八链码序列，根据所述八链码序列中相邻元素的差异，获得细胞核区域的非类圆程度；获取干细胞区域的灰度分布特征值和数量分布特征值，所述灰度分布特征值与细胞质区域中所有像素点灰度值的平均值呈正相关，所述灰度分布特征值与细胞核区域中所有像素点灰度值的平均值呈负相关，所述数量分布特征值与细胞质区域中所有像素点的数量呈正相关，所述数量分布特征值与细胞核区域中所有像素点的数量呈负相关；对干细胞区域中边缘线的数量进行负相关映射，获得干细胞区域的细胞器数量特征值；对所述非类圆程度、所述灰度分布特征值、所述数量分布特征值以及所述细胞器数量特征值进行综合后并进行归一化处理，获得待测干细胞的结构分化因子；所述获得待测干细胞的形态分化因子包括：将干细胞区域的每个边缘像素点与质心之间的连线作为参考线段；根据各参考线段上的像素点灰度值变化的差异以及所述类椭圆系数，获得干细胞区域的第一形态特征值；将每个参考线段上的灰度值最大的像素点作为每个参考线段的灰度转折点，将质心与灰度转折点之间的线段作为每个参考线段的内侧线段，将边缘像素点与灰度转折点之间的线段作为每个参考线段的外侧线段；根据每个参考线段的内侧线段和外侧线段上的像素点数量，以及内侧线段上的像素点灰度值的变化，获得干细胞区域的第二形态特征值；对所述第一形态特征值和所述第二形态特征值进行综合后并进行归一化处理，获得待测干细胞的形态分化因子；所述基于所述结构分化因子和所述形态分化因子，获得待测干细胞的分化评估值包括：将所述结构分化因子和所述形态分化因子的和值进行归一化处理，获得待测干细胞的分化评估值。

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