一种病理图像特征分析的三维重建方法

本发明涉及图像数据处理，具体涉及一种病理图像特征分析的三维重建方法。

背景技术：

1、病理性分析作为医学诊断的金指，一般通过活检技术获取病人的肿瘤组织，对肿瘤组织进行切片分析可以确定病理信息。在对肿瘤组织进行切片分析时，通过显微镜和图像扫描仪对获得的切片进行二维数字化转换获得每个切片层级的图像信息，基于不同的切片层级的图像信息，对肿瘤组织进行三维重建，以便于医生对肿瘤组织进行病理分析。

2、在对不同切片层级的图像进行三维重建时，现有通过体素重构方式实现，具体为：将每个切片层级的图像信息转化为体素块，通过ray-casting（光线投射）的算法对体素块进行三维模型的构建。三维模型构建过程中体素块的划分情况对三维模型的构建结果存在较大影响，体素块划分过大容易损失大量的信息，而体素块划分过小导致计算过程产生较大冗余，现有三维重建方式的体素块划分是通过固定大小的立方体网络，对图像分割结果转化而成的三维体素块进行划分，未考虑不同切片层级之间的关联情况，也忽略了切片层级之间的真实物理厚度信息，体素块划分准确性低下，进一步导致重建的肿瘤组织的三维模型可信度较差。

技术实现思路

1、为了解决上述现有三维重建方式的体素块划分准确性低下，导致重建的肿瘤组织的三维模型可信度较差的技术问题，本发明的目的在于提供一种病理图像特征分析的三维重建方法，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明一个实施例提供了一种病理图像特征分析的三维重建方法，该方法包括以下步骤：

3、获取肿瘤组织对应的预处理后的每个切片层级的染色图像，进而获得肿瘤组织对应的各个初始三维体素块；

4、确定所述染色图像中每个像素点的待分析区域，对所述待分析区域进行仿射变换，得到待分析区域的各个对比区域；根据每个像素点的待分析区域和待分析区域的各个对比区域内每个像素点的灰度值，确定每个像素点的待分析区域的灰度分布混乱程度；

5、根据每个切片层级的染色图像内每个像素点的灰度值、位置和待分析区域的灰度分布混乱程度，确定相邻两个切片层级的染色图像内各对匹配像素点的匹配程度；

6、根据各个初始三维体素块中相邻两个切片层级的染色图像内各对匹配像素点的匹配程度、各个初始三维体素块中每个切片层级的染色图像内每个像素点的灰度值，确定各个初始三维体素块的划分情况指标；

7、对各个初始三维体素块的划分情况指标进行阈值判断，获得各个最终三维体素块；根据各个最终三维体素块进行三维模型的构建，获得肿瘤组织的重构三维模型。

8、进一步地，所述确定所述染色图像中每个像素点的待分析区域，包括：

9、将染色图像中的任一像素点作为目标像素点，确定目标像素点的八邻域内的像素点，将目标像素点与其八邻域内的像素点组成的区域作为目标像素点的待分析区域。

10、进一步地，所述对所述待分析区域进行仿射变换，得到待分析区域的各个对比区域，包括：

11、将待分析区域原地旋转90度、180度和270度后的区域，作为待分析区域的各个对比区域。

12、进一步地，所述根据每个像素点的待分析区域和待分析区域的各个对比区域内每个像素点的灰度值，确定每个像素点的待分析区域的灰度分布混乱程度，包括：

13、根据目标像素点的待分析区域和待分析区域的各个对比区域内每个像素点的灰度值，确定待分析区域及其各个对比区域内的中心像素点在不同方向上的梯度幅值；

14、根据待分析区域与其各个对比区域内中心像素点在不同方向上的梯度幅值之间的差异，确定目标像素点的待分析区域的灰度分布混乱程度。

15、进一步地，所述根据待分析区域与其各个对比区域内中心像素点在不同方向上的梯度幅值之间的差异，确定目标像素点的待分析区域的灰度分布混乱程度，包括：

16、；式中，表示第i个像素点的待分析区域的灰度分布混乱程度，a表示对比区域数目，a表示对比区域序号，n表示计算中心像素点的梯度幅值时的方向数目，n表示计算中心像素点的梯度幅值时的方向序号，表示第i个像素点的待分析区域内中心像素点在第n个方向上的梯度幅值，表示第i个像素点的待分析区域的第a个对比区域内中心像素点在第n个方向上的梯度幅值，表示对求绝对值。

17、进一步地，所述根据每个切片层级的染色图像内每个像素点的灰度值、位置和待分析区域的灰度分布混乱程度，确定相邻两个切片层级的染色图像内各对匹配像素点的匹配程度，包括：

18、对于任意相邻的两个切片层级，根据相邻的两个切片层级的染色图像中每个像素点的位置，确定各对匹配像素点，进而确定每对匹配像素点之间的距离；

19、对于任意一对匹配像素点，根据预设尺寸确定该对匹配像素点的匹配区域；

20、根据该对匹配像素点的匹配区域内每对匹配像素点之间的距离、每对匹配像素点中每个像素点的灰度值和待分析区域的灰度分布混乱程度，确定该对匹配像素点的匹配区域内每对匹配像素点的匹配评价指标；

21、选出匹配区域对应的最小匹配评价指标，将所述最小匹配评价指标作为相邻两个切片层级的染色图像内该对匹配像素点的匹配程度。

22、进一步地，所述根据该对匹配像素点的匹配区域内每对匹配像素点之间的距离、每对匹配像素点中每个像素点的灰度值和待分析区域的灰度分布混乱程度，确定该对匹配像素点的匹配区域内每对匹配像素点的匹配评价指标，包括：

23、；式中，表示该对匹配像素点的匹配区域内第v对匹配像素点的匹配评价指标，表示该对匹配像素点的匹配区域内第v对匹配像素点中第1个像素点的灰度值，表示该对匹配像素点的匹配区域内第v对匹配像素点中第1个像素点的待分析区域的灰度分布混乱程度，表示该对匹配像素点的匹配区域内第v对匹配像素点中第2个像素点的灰度值，表示该对匹配像素点的匹配区域内第v对匹配像素点中第2个像素点的待分析区域的灰度分布混乱程度，表示对求绝对值，表示该对匹配像素点的匹配区域内第v对匹配像素点之间的距离，表示所有对匹配像素点之间距离的最大值，exp表示以自然常数为底的指数函数。

24、进一步地，所述根据各个初始三维体素块中相邻两个切片层级的染色图像内各对匹配像素点的匹配程度、各个初始三维体素块中每个切片层级的染色图像内每个像素点的灰度值，确定各个初始三维体素块的划分情况指标，包括：

25、对于任一初始三维体素块，对初始三维体素块中相邻两个切片层级的染色图像内各对匹配像素点的匹配程度进行曲线拟合，获得初始三维体素块对应的各个匹配程度拟合曲线；

26、确定初始三维体素块中每个切片层级的染色图像内每个像素点与其八邻域像素点之间的灰度差异，将最小灰度差异作为对应切片层级的区分明显指标；

27、根据初始三维体素块对应的各个匹配程度拟合曲线中每个数据点的斜率、初始三维体素块中每个切片层级的区分明显指标以及初始三维体素块对应的灰度方差，确定初始三维体素块的划分情况指标。

28、进一步地，所述根据初始三维体素块对应的各个匹配程度拟合曲线中每个数据点的斜率、初始三维体素块中每个切片层级的区分明显指标以及初始三维体素块对应的灰度方差，确定初始三维体素块的划分情况指标，包括：

29、；式中，w表示初始三维体素块的划分情况指标，norm表示线性归一化函数，b表示初始三维体素块对应的匹配程度拟合曲线的数目，b表示初始三维体素块对应的匹配程度拟合曲线的序号，h表示匹配程度拟合曲线上数据点的序号，h表示匹配程度拟合曲线上数据点的数目，表示初始三维体素块对应的第b个匹配程度拟合曲线中第h个数据点的匹配程度，表示初始三维体素块对应的第b个匹配程度拟合曲线中第h个数据点的斜率，表示初始三维体素块对应的第b个匹配程度拟合曲线中所有数据点的斜率均值，表示对求绝对值，x表示初始三维体素块中切片层级的数目，z表示初始三维体素块中切片层级的序号，表示初始三维体素块中第z个切片层级的区分明显指标，表示初始三维体素块对应的灰度方差。

30、进一步地，所述对各个初始三维体素块的划分情况指标进行阈值判断，获得各个最终三维体素块，包括：

31、设置划分阈值，对于任一初始三维体素块，若初始三维体素块的划分情况指标不小于划分阈值，则对初始三维体素块进行迭代划分，直至所有划分后的三维体素块小于划分阈值，将小于划分阈值的三维体素块作为最终三维体素块。

32、本发明具有如下有益效果：

33、本发明提供了一种病理图像特征分析的三维重建方法，涉及图像处理领域，可以适用于三维模型构建领域。为了提高三维模型建立的合理性，在获得初始三维体素块后，基于相邻切片层级的染色图像中像素点的匹配信息，量化每个初始三维体素块的划分情况指标，基于划分情况指标对各个初始三维体素块的划分情况进行调整，获得了更符合肿瘤组织实际情况的三维体素块，即最终三维体素块，在提高体素块划分准确性的同时，进一步提升了重建的肿瘤组织的三维模型可信度。为了分析不同切片层级的组织生长情况，对待分析区域进行放射变换，基于放射变换前后的区域的灰度情况，可以量化待分析区域的灰度分布混乱程度，避免由于背景组织影响肿瘤本身组织对应区域的匹配情况；在分析匹配程度时，不仅考虑到灰度差异，还通过像素点的位置获得了切片实际物理厚度情况，其有助于进一步分析实际切片情况对匹配程度的影响，提高匹配程度的数值准确性。