TW202410056A - 基於影像識別偵測特定細胞之系統及方法 - Google Patents
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Abstract
一種基於影像識別偵測特定細胞之系統及方法，適用於對一玻片上之染色組織溶液進行掃描，以辨識其中之特定細胞。其係利用掃描裝置擷取玻片之一全影像；一主機利用一影像處理演算法從全影像中篩選出包含染色區塊的複數影像；主機對影像依序進行影像辨識，識別出其中之複數染色細胞，並利用一AI模型判斷染色細胞中是否包含特定細胞；以及從包含特定細胞之影像中篩選出複數感興趣影像，將感興趣影像分別對應回原座標，並利用掃描裝置從Z軸進行拍攝，得到複數組圖片後輸出。本發明可快速找出待檢測組織是否有特定細胞，以提供醫師診斷參考。
Description
本發明係有關一種偵測細胞的方法，特別是指一種基於影像識別偵測特定細胞之系統及方法。
細胞檢測是將細胞放置在檢測溶液中，將含細胞的待測液體製作成含檢體標本的玻片，再將玻片放置在顯微鏡下。利用高倍數將檢體標本放大後擷取影像，再於電腦上顯示出拍攝圖像，以進行檢視。
舉例而言，在20倍物鏡下，每一個檢體標本都會拍攝3969張左右的圖像，且圖像不重複，當物鏡倍率不同時拍攝的張數也會有不同變化。換言之，要將檢體標本分割成3969個小區塊，每一個區塊擷取一次影像。目前檢測檢體標本中特定細胞的方法，是由人工（如醫師、檢驗師）在電腦上放大該些區塊的影像再查找每一顆細胞是否有異常。但檢體標本中的細胞種類不只一種，且每一種細胞都可能有成千上萬顆，靠人工檢查3969張影像不但曠日廢時，當眼睛疲勞時還很容易發生辨識錯誤細胞的情況。
有鑑於此，本發明針對上述習知技術之缺失及未來之需求，提出一種基於影像識別偵測特定細胞之系統及方法，以解決上述該等缺失，具體架構及其實施方式將詳述於下：
本發明之主要目的在提供一種基於影像識別偵測特定細胞之系統及方法，其利用AI模型從染色組織溶液中的染色區塊檢測出特定細胞，並篩選出其中的複數張感興趣影像對應回原座標，再進行Z軸拍攝，以得到感興趣影像的厚度和景深，讓醫生有更充分的圖片可作為診斷參考。
本發明之另一目的在提供一種基於影像識別偵測特定細胞之系統及方法，其只選擇複數張感興趣影像進行Z軸拍攝，不需對全影像的每一個染色區塊進行Z軸拍攝，大幅降低細胞檢測的時間。
為達上述目的，本發明提供一種基於影像識別偵測特定細胞之方法，適用於對一玻片上之染色組織溶液進行掃描，以辨識染色組織溶液中之特定細胞，基於影像識別偵測特定細胞之方法包括下列步驟：利用一掃描裝置擷取玻片之一全影像；一主機接收全影像，利用一影像處理演算法從全影像中篩選出包含染色區塊的複數影像；主機對影像依序進行影像辨識，識別出其中之複數染色細胞，並利用一AI模型判斷染色細胞中是否包含特定細胞；以及從包含特定細胞之影像中篩選出複數感興趣影像，將感興趣影像分別對應回原座標，並利用掃描裝置從Z軸進行拍攝，得到複數組圖片後輸出。
依據本發明之實施例，掃描裝置包括一電動載台、一顯微鏡及一相機，顯微鏡設於電動載台上，相機設在顯微鏡上，玻片放置於電動載台上。
依據本發明之實施例，顯微鏡調整放大倍率後，對玻片進行掃描，再利用相機取得玻片的該全影像。
依據本發明之實施例，主機對影像進行影像辨識之步驟包括下列步驟：AI模型檢測染色細胞中是否包含特定細胞，若包含特定細胞，則AI模型判斷染色細胞中所包含之特定細胞是否有異常，若染色細胞不包含特定細胞，則繼續檢測下一張影像的染色細胞中是否包含特定細胞。
依據本發明之實施例，AI模型從染色細胞中找出特定細胞後，對特定細胞進行評分，再依據評分排序以篩選出感興趣影像。
依據本發明之實施例，係依據特定細胞之大小及完整度對特定細胞進行評分。
本發明另提供一種基於影像識別偵測特定細胞之系統，適用於對一玻片上之染色組織溶液進行掃描，以辨識染色組織溶液中之特定細胞，基於影像識別偵測特定細胞之系統包括：一掃描裝置，包括一電動載台、一顯微鏡及一相機，顯微鏡設於該電動載台上，用以顯示玻片之一全影像，相機設於顯微鏡的鏡頭上，用以擷取全影像；以及一主機，訊號連接相機，接收全影像，並利用一影像處理演算法從全影像中篩選出包含染色區塊的複數影像，再對影像依序進行影像辨識，識別出其中之複數染色細胞，並利用一AI模型判斷染色細胞中是否包含特定細胞，從包含特定細胞之影像中篩選出複數感興趣影像，主機再將感興趣影像分別對應回原座標，並利用掃描裝置從Z軸進行拍攝，得到複數組圖片後輸出。
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，熟悉本技術領域者在沒有做出進步性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
應當理解，當在本說明書和所附申請專利範圍中使用時，術語「包括」和「包含」指示所描述特徵、整體、步驟、操作、元素和/或元件的存在，但並不排除一個或多個其它特徵、整體、步驟、操作、元素、元件和/或其集合的存在或添加。
還應當理解，在此本發明說明書中所使用的術語僅僅是出於描述特定實施例的目的而並不意在限制本發明。如在本發明說明書和所附申請專利範圍中所使用的那樣，除非上下文清楚地指明其它情況，否則單數形式的「一」、「一個」及「該」意在包括複數形式。
還應當進一步理解，在本發明說明書和所附申請專利範圍中使用的術語「及/或」是指相關聯列出的項中的一個或多個的任何組合以及所有可能組合，並且包括這些組合。
本發明提供一種基於影像識別偵測特定細胞之系統及方法，請參考第1圖，其為本發明基於影像識別偵測特定細胞之系統10之架構圖。本發明之基於影像識別偵測特定細胞之系統10包括一電動載台12、一顯微鏡14、一相機16及一主機18。電動載台12可受到主機18控制而移動上下、左右、前後移動。顯微鏡14設於電動載台12上，相機16設於顯微鏡14的鏡頭上。顯微鏡14上放置一玻片20，玻片20上有染色組織溶液22。染色組織溶液22滴入了染劑或有顏色的藥劑，可讓細胞被染色而凸顯出細胞的位置。顯微鏡14可為電子顯微鏡，將染色組織溶液22放大到一定的放大倍率，而相機16將顯微鏡14放大顯示的影像擷取下來。主機18與相機16訊號連接，接收相機16所截取的影像，並進行影像處理及AI運算。
上述各元件的詳細做動請同時參考第2圖，其為基於影像識別偵測特定細胞之方法的流程圖。步驟S10中，相機16取得玻片20之一全影像，在一較佳實施例中，顯微鏡14調整放大倍率後（例如10倍或20倍）後對玻片20進行放大，再由相機16進行全掃片，得到一全影像。接著步驟S12中，主機18接收全影像，利用一影像處理演算法從全影像中篩選出包含染色區塊26的複數影像24。步驟S14中，主機18對影像24依序進行影像辨識，識別出其中之複數染色細胞，並利用一AI模型判斷染色細胞中是否包含一種預設要尋找的特定細胞。若沒有包含特定細胞，則AI模型繼續辨識下一張影像，若找到了特定細胞，則如步驟S16所述，主機18從包含特定細胞之影像24中篩選出複數感興趣影像，並在步驟S18將感興趣影像分別對應回原座標，利用相機16從Z軸進行拍攝，得到複數組圖片後輸出。
上述步驟16中，AI模型從染色細胞中找出特定細胞後，對特定細胞進行評分，再依據評分排序以篩選出感興趣影像。對特定細胞進行評分的方式可包括判斷特定細胞之大小及完整度，例如較大的細胞或完整無破損的細胞，有益於輔助醫生診斷，因此AI模型會給予較高的分數。
舉例而言，全掃片後得到的全影像共3900張，利用影像處理演算法從3900張影像中取出包含染色區塊26的影像24，染色區塊26中有被染色的細胞。接著AI模組檢測哪些影像24中有特定細胞，並給予評分。假設有200張影像24具有特定細胞，則這200張影像就是感興趣影像。接著依據評分的高低，取前20個高分的感興趣影像出來，對應回原本的X、Y座標，再利用相機16進行一次Z軸拍攝，在這一次拍攝就可得到20組圖片，不須分成20次一一拍攝。假若原本拍攝X、Y座標的影像24為俯視圖，則Z軸拍攝的圖片就是側視圖，使影像24有景深，可得到細胞的厚度。
以柏氏染色（PAP Stain, Papanicolaou Stain）檢測為例，其檢測的樣本是痰液，以第2圖之流程便可快速找到痰液中是否有特定細胞。
此外，依據不同的染色組織溶液22，步驟S14更可分再進行細部動作，以減少AI模組的運算量。如第3圖所示之另一實施例，其適用於劉氏染色（Liu Stain）檢測，用以檢測淋巴結附近的組織液。其中步驟S20~S22與第2圖的步驟S10~S12相同。步驟S24中，主機18對影像24依序進行影像辨識，識別出其中之複數染色細胞，並利用一AI模型判斷染色細胞中是否包含預設要尋找的一種特定細胞。若包含特定細胞，則步驟S26中AI模型再繼續判斷染色細胞中的特定細胞是否有異常，若特定細胞沒有異常，則繼續辨識下一張影像24；但若染色細胞不包含特定細胞，則直接回到步驟S24，AI模型繼續檢測下一張影像24的染色細胞中是否包含特定細胞。接著，如步驟S28所述，主機18從包含特定細胞之影像24中篩選出複數感興趣影像，並在步驟S30將感興趣影像分別對應回原座標，利用相機16從Z軸進行拍攝，得到複數組圖片後輸出。舉例而言，假設染色組織溶液22為淋巴結附近的組織液，則步驟S24便是要先檢測出染色區塊是否淋巴細胞（Lymphocyte），若沒有，代表此染色區塊更不會有淋巴細胞的異常細胞，無須進行接下來的異常細胞檢測。若有淋巴細胞，才需要繼續步驟S26判斷淋巴細胞是否有異常。舉例而言，假設使用「支氣管鏡縱膈腔超音波與細針抽吸」（EBUS-TBNA, endobronchial ultrasound transbronchial needle aspiration），取得的淋巴結附近的染色組織溶液22要先確認是否含有淋巴細胞，若沒有，代表此染色區塊不是合格的區塊，無須進行接下來的特定細胞檢測。若有淋巴細胞，則步驟S24便是要先檢測出染色區塊是否含有特定細胞，才需要繼續步驟 S26判斷特定細胞是否有異常。
綜上所述，本發明所提供之基於影像識別偵測特定細胞之系統及方法，利用AI模型從染色組織溶液中的染色區塊檢測出特定細胞，並篩選出其中的複數張感興趣影像對應回原座標，再進行Z軸拍攝，以得到感興趣影像的厚度和景深，讓醫生有更充分的圖片可作為診斷參考。此外，本發明更適用於多種不同細胞樣本之特定細胞檢測，在某些特定細胞的檢測中，還可進一步判斷特定細胞是否有異常，可大幅降低檢驗師或醫生辨識特定細胞的精力，更可減少主機辨識的運算量。
唯以上所述者，僅為本發明之較佳實施例而已，並非用來限定本發明實施之範圍。故即凡依本發明申請範圍所述之特徵及精神所為之均等變化或修飾，均應包括於本發明之申請專利範圍內。
10:基於影像識別偵測特定細胞之系統
12:電動載台
14:顯微鏡
16:相機
18:主機
20:玻片
22:染色組織溶液
24:影像
26:染色區塊
第1圖為本發明基於影像識別偵測特定細胞之系統之架構圖。
第2圖為本發明基於影像識別偵測特定細胞之方法之流程圖。
第3圖為本發明基於影像識別偵測特定細胞之方法之另一實施例之流程圖。
10:基於影像識別偵測特定細胞之系統
12:電動載台
14:顯微鏡
16:相機
18:主機
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22:染色組織溶液
24:影像
26:染色區塊
Claims (11)
- 一種基於影像識別偵測特定細胞之方法，適用於對一玻片上之染色組織溶液進行掃描，以辨識該染色組織溶液中之特定細胞，該基於影像識別偵測特定細胞之方法包括下列步驟： 利用一掃描裝置擷取該玻片之一全影像； 一主機接收該全影像，利用一影像處理演算法從該全影像中篩選出包含染色區塊的複數影像； 該主機對該等影像依序進行影像辨識，識別出其中之複數染色細胞，並利用一AI模型判斷該等染色細胞中是否包含該特定細胞；以及 從包含該特定細胞之該等影像中篩選出複數感興趣影像，將該等感興趣影像分別對應回原座標，並利用該掃描裝置從Z軸進行拍攝，得到複數組圖片後輸出。
- 如請求項1所述之基於影像識別偵測特定細胞之方法，其中該掃描裝置包括一電動載台、一顯微鏡及一相機，該顯微鏡設於該電動載台上，該相機設在該顯微鏡上，該玻片放置於該電動載台上。
- 如請求項2所述之基於影像識別偵測特定細胞之方法，其中該顯微鏡調整放大倍率後，對該玻片進行掃描，再利用該相機取得該玻片的該全影像。
- 如請求項1所述之基於影像識別偵測特定細胞之方法，其中該主機對該等影像進行影像辨識之步驟包括下列步驟： 該AI模型檢測該等染色細胞中是否包含該特定細胞，若包含該特定細胞，則該AI模型判斷該等染色細胞中所包含之該特定細胞是否有異常，若該等染色細胞不包含該特定細胞，則繼續檢測下一張影像的該等染色細胞中是否包含該特定細胞。
- 如請求項1所述之基於影像識別偵測特定細胞之方法，其中該AI模型從該等染色細胞中找出該特定細胞後，對該特定細胞進行評分，再依據評分排序以篩選出該等感興趣影像。
- 如請求項5所述之基於影像識別偵測特定細胞之方法，其中係依據該特定細胞之大小及完整度對該特定細胞進行評分。
- 一種基於影像識別偵測特定細胞之系統，適用於對一玻片上之染色組織溶液進行掃描，以辨識該染色組織溶液中之特定細胞，該基於影像識別偵測特定細胞之系統包括： 一掃描裝置，包括一電動載台、一顯微鏡及一相機，該顯微鏡設於該電動載台上，用以顯示該玻片之一全影像，該相機設於該顯微鏡的鏡頭上，用以擷取該全影像；以及 一主機，訊號連接該相機，接收該全影像，並利用一影像處理演算法從該全影像中篩選出包含染色區塊的複數影像，再對該等影像依序進行影像辨識，識別出其中之複數染色細胞，並利用一AI模型判斷該等染色細胞中是否包含該特定細胞，從包含該特定細胞之該等影像中篩選出複數感興趣影像，該主機再將該等感興趣影像分別對應回原座標，並利用該掃描裝置從Z軸進行拍攝，得到複數組圖片後輸出。
- 如請求項7所述之基於影像識別偵測特定細胞之系統，其中該顯微鏡調整放大倍率後，對該玻片進行掃描，再利用該相機取得該玻片的該全影像。
- 如請求項7所述之基於影像識別偵測特定細胞之系統，其中該AI模型更檢測該等染色細胞中是否包含該特定細胞，若包含該特定細胞，則該AI模型判斷該等染色細胞中所包含之該特定細胞是否有異常，若該等染色細胞不包含該特定細胞，則繼續檢測下一張影像的該等染色細胞中是否包含該特定細胞。
- 如請求項7所述之基於影像識別偵測特定細胞之系統，其中該AI模型從該等染色細胞中找出該特定細胞後，對該特定細胞進行評分，再依據評分排序以篩選出該等感興趣影像。
- 如請求項10所述之基於影像識別偵測特定細胞之系統，其中係依據該特定細胞之大小及完整度對該特定細胞進行評分。
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