腫瘤圖像診斷方法及系統的制作方法

專利名稱：腫瘤圖像診斷方法及系統的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種醫學診斷領域中的腫瘤圖像診斷方法及系統，分為腫瘤圖像診斷的步驟、依據及方法和包括計算機圖像處理系統硬件及圖像處理專用軟件的腫瘤圖像診斷系統。
現有的檢查診斷癌腫的方法及系統有許多類型，如以中醫經絡原理檢查癌腫的方法，但從社會上實際情況的角度說，通常是已感不適的患者，通過醫院的各類化驗檢查，才能發現患者的癌腫，由于病人已處于癌的中、晚期，給治療和康復增加了極大的難度，患者手術后的成活期也較短，成活率較低。到目前為止，仍沒有一種可靠、簡便而有效的方法或手段可以從人群中篩選出癌腫患者，特別是癌腫的早期診斷更為困難。
本發明的目的是應用癌生物學研究的結果，引入計算機圖像處理分析系統，早期發現人體中的癌病變，研制一種高靈敏度、安全、簡便、對人體無副作用、客觀性強的腫瘤圖像診斷方法及系統。
癌生物學研究結果表明癌細胞在人體內發生、發展過程中將引起機體內多種生化過程的變化，而這些變化哪怕是極其微小的也能夠在血液系統中得以體現，絕大多數癌細胞都具有與正常細胞不同的抗原性，而這種抗原性可以被人體的免疫系統識別，并引起體內相應的免疫應答。大量存在于血液中的淋巴細胞正是免疫系統的重要組成部分，它們的生物活性大小即可直接并靈敏地反映出體內癌變的進展程度與免疫狀況的相互關系。80年代以來，銀染核仁技術已被廣泛應用于表現細胞生物學活性的大小，業已確認細胞中核仁形成區可被銀染的部分只能是那些具有生物活性，并可以進行正常轉錄的rDNA區域周圍起調控作用的非組蛋白，因此，細胞核仁被銀染區域的面積、積分光密度的大小及其功率能量譜的分布即可表明該細胞中rDNA轉錄活性的強弱，從而較為準確地反映出該細胞生物活性的高低。
本發明應用腫瘤圖像診斷系統，對多種癌變患者同正常人及炎癥病人外周血淋巴細胞中核仁的銀染強度進行的系統對比測試發現由核仁銀染強度所反映出的淋巴細胞rDNA轉錄活性在體內癌變過程中顯著下降，明顯低于正常人和非腫瘤炎癥病人。這表明淋巴細胞rDNA轉錄活性的大小，可以靈敏地反映出體內癌變進展程度與機體免疫狀況的相互關系，從而為臨床診斷癌癥提供了一種全新的、簡便可行的方法。
本發明所應用的方法及系統優點在于1.取樣簡單、安全、無副作用、易為所有被檢查者接受。
2.診斷信息是從體內血液中淋巴細胞核內獲取，靈敏度高，信息來源直接，減小了人為及儀器的誤差所帶來的錯誤診斷。
3.本方法是一種非誘導性的常規檢查方法，客觀性強，能真實地反映人體中癌變的信息。
4.本系統中的計算機圖像處理設備為精確測量、統計、計算提供了手段及保障，使得出的結論更準確和完善，避免了人為因素的干擾，極大地減輕了操作人員的工作強度，提高了檢查診斷的效率。
5.本系統從時空域、積分光密度、頻譜能量域較全面地分析所獲得的各種信息，排除了因某一指標的特異性造成的誤診。
6.本系統具有自學習功能，診斷標準是根據系統所存貯的所有病歷數據，由計算機自動產生，屬于一種智能診斷系統，提高了系統的診斷正確率和技術水平。
7.本系統相對其他診斷方法及系統而言，成本低，敏感度高，操作簡單，易推廣。
下面介紹本發明的腫瘤圖像診斷方法及系統的操作步驟及原理1.血樣采集對就診患者每人抽取1～3毫升的血液，加入抗凝劑后，置于試管中。
2.細胞培養將血樣培養于1640培養液中，置于37℃恒溫條件下，培養時間為24～72小時。
3.樣片的制備將培養后的血樣在離心機上分離出淋巴細胞，用濃度為50%的硝酸銀水溶液染色制成樣片。
4.計算機顯微圖像處理檢測將制備好的樣片置于帶攝像機接口的顯微鏡下，對樣片上足夠多(10～15個)的細胞核的核仁銀染強度相對值進行如下指標的測量和計算①計算銀染核仁積分面積比S＝銀染核仁積分面積/細胞核積分面積S=1/(m*n)*Σj=1mΣi=1nAij/Bij]]>其中Aij為每個細胞核內銀染核仁的積分面積，Bij為每個細胞核的積分面積，m為每組制片數，n為每張制片上被觀測細胞數。
②計算銀染核仁積分光密度比I＝銀染核仁積分光密度(I.O.D.)/細胞核積分光密度(I.O.D.)S=1/(m*n)*Σj=1mΣi=1nCij/Dij]]>其中Cij為每個細胞中銀染核仁的積分光密度(I.O.D.)，Dij為每個細胞核的積分光密度(I.O.D.)，③計算銀染核仁積分功率能量譜的分布比P＝銀染核仁功率能量譜分布積分值/細胞核功率能量譜分布積分值
S=1/(m*n)*Σj=1mΣi=1nEij/Fij]]>其中Eij為每個細胞中銀染核仁的功率能量譜分布積分值，Fij為每個細胞核的功率能量譜分布積分值。
5.計算機診斷系統，將計算得到的結果S、I、P值與診斷標準進行對比，判斷該患者屬于癌癥病人、正常人或非癌腫炎癥病人，打印輸出病歷診斷報告。腫瘤圖像診斷系統檢查診斷的標準是癌癥患者的淋巴細胞核仁銀染積分面積比S低于7%，正常人為7.5%～9.5%，炎癥病人大于9.5%;核仁銀染積分光密度比I癌癥病人低于9%，正常人為9.5%～11%，炎癥病人大于11%;銀染核仁功率能量譜分布積分比P癌癥病人低于8%，正常人為8.5%～11%，炎癥病人大于11%。
6.計算機系統的病歷存貯和自學習每做一例病人的計算，將其結果及病歷存貯于計算機磁盤內，每做完一定數量的病人，計算機系統自動對所有病歷數據進行統計分析，確定新的診斷標準。
附

圖1是本發明腫瘤圖像診斷系統的原理示意圖;
附圖2是本發明腫瘤圖像診斷系統的高性能數字圖像處理板原理示意圖。
本發明所述的計算機腫瘤圖像診斷系統包括一套生物制片設備[1]，一臺帶攝像機接口的光學顯微鏡[2]，一臺高清晰度的CCD攝像機[6]及其控制電源，一塊高性能數字圖像處理板[7]，一臺IBMPC兼容的個人計算機[8]，一臺高清晰度監視器[9]和一臺針式輸出打印機[4]及工作臺電源[10]等。整個系統置于工作臺上，樣片放在帶攝像機接口的光學顯微鏡[2]上，CCD攝像機[6]將顯微細胞核圖像攝入數字圖像處理板[7]并將圖像顯示于監視器[9]上，計算機[8]執行圖像分析專用軟件，通過將數字圖像處理板[7]內采集的數字圖像數據，讀取入計算機[8]中進行銀染核仁積分面積比、銀染核仁積分光密度比和銀染核仁功率能量譜積分比的統計計算，將計算結果與診斷標準相比較，得出診斷結論，通過針式打印機[4]輸出診斷報告，同時將病歷存貯于計算機的磁盤存貯器中。
計算機圖像處理分析系統硬件[3]是由高清晰度的CCD攝像機[6]、高性能數字圖像采集處理板[7]、專業視頻監視器[9]、IBMPC兼容的計算機[8]、計算機存儲及打印外設[4]和工作臺電源[10]組成;高清晰度的CCD攝像機[6]將帶攝像接口的顯微鏡[2]下的細胞核圖像攝入，其圖像信號送到高性能數字圖像采集處理板[7]內，IBMPC兼容的計算機[8]從高性能數字圖像采集處理板[7]內讀取數字化的圖像數據按專用軟件[5]所規定的程序進行處理分析，采集處理的圖像顯示在專業視頻監視器[9]上，處理分析的結果輸出到計算機存儲及打印外設[4]進行數據存儲和打印，工作臺電源[10]給整個硬件系統供電。
高性能數字圖像采集處理板[7]是由前置放大器[11]、同步分離器[12]、高速視頻A/D[13]、高速視頻D/A[14]、圖像幀存儲器[15]、地址數據切換電路[16]、快地址發生器[17]、電視時序發生器[18]、控制邏輯電路[19]、I/O譯碼器[20]和鎖相環電路[21]組成。制備好的樣片放在帶攝像機接口的光學顯微鏡[2]上，由高清晰度的CCD攝像機[6]進行攝像，輸出的圖像模擬信號由前置放大器[11]放大后，傳送到高速視頻A/D[13]進行數字化成為數字圖像數據，圖像幀存儲器[15]將數字圖像數據存儲起來，高速視頻D/A[14]將數字圖像數據還原成圖像模擬信號送到專業視頻監視器[9]上顯示出圖像。電視時序發生器[18]自動產生電視時序脈沖信號，包括行場同步脈沖信號、行場消隱脈沖信號、復合同步脈沖信號及復合消隱脈沖信號，并將這些信號傳送到快地址發生器[17]和高速視頻D/A[14]，控制快地址發生器[17]的工作時序，同時在高速視頻D/A[14]上與圖像模擬信號復合成全電視圖像模擬信號。快地址發生器[17]產生的快地址信號由地址數據切換電路[16]與計算機[8]地址信號切換后送到圖像幀存儲器[15]的地址總線上。I/O譯碼器[20]將計算機[8]的控制命令譯碼后傳送到控制邏輯電路[19]，由控制邏輯電路[19]經邏輯運算后控制各部分電路的工作。同步分離器[12]從輸入的圖像模擬信號中分離出同步脈沖信號傳送到鎖相環電路[21]，由鎖相環電路[21]進行同步鎖定。
圖像處理分析是以高性能數字圖像采集處理板[7]和IBMPC兼容的計算機[8]為硬件基礎進行的。計算機[8]從高性能數字圖像采集處理板[7]中讀取圖像數據，經過圖像直方圖密度分層后，按密度梯度閾值邊界進行具有膨脹或收縮算法的跟蹤勾邊，從而確定所需處理的銀染核仁區域和細胞核區域，并對所確定區域內的信息做積分處理，由計算機[8]按所述的三個公式計算限定區域內銀染核仁積分面積比和銀染核仁積分光密度比及銀染核仁功率能量譜分布積分比。
智能診斷自學習功能是以IBMPC兼容的計算機[8]和計算機存儲及打印外設[4]為硬件基礎實現的。計算機磁盤存儲器[4]將病人的病歷結果存儲起來，并建立病人的病歷數據庫。計算機[8]內自學習專家診斷算法中的診斷標準的界限是計算機[8]通過已檢查病人的病歷記錄，自動修改而確定的，隨著病歷記錄的逐漸增加，診斷標準的界限將逐漸趨于更加精確。
本發明所述的計算機腫瘤圖像診斷系統中的圖像分析專用軟件的編制方法分為樣片細胞核的預處理算法、銀染核仁積分面積比和銀染核仁積分光密度比及銀染核仁功率能量譜積分比的統計計算算法、病歷存貯自學習專家診斷算法三個主要部分。樣片細胞核的預處理算法是首先將所攝取的圖像進行直方圖密度分層，按密度梯度閾值邊界進行具有膨脹或收縮算法的跟蹤勾邊，確定所需處理的銀染核仁區域和細胞區域。所述的統計計算算法，是對預處理所確定區域內的信息分別做所述三個公式規定的統計計算。病歷存貯自學習專家診斷算法是將每一個病人的診斷結果及病歷存貯于計算機的磁盤中，計算機通過已檢查病人的病歷記錄，自動統計修改診斷標準，從而得出基于更多病歷的更為準確的診斷標準。
本發明所涉及的計算機腫瘤圖像診斷系統，可被應用于各級醫院和衛生單位進行腫瘤的早期診斷門診，更適合于進行大規模的腫瘤普查，以篩選出腫瘤的高危人群，并跟蹤觀察，直至確診。隨著人民生活水平的提高，飲食結構發生了很大的變化，腫瘤的患病率，特別是惡性腫瘤的患病率呈上升的趨勢，本發明腫瘤圖像診斷方法及系統的實施必將對人民的健康做出應有的貢獻。
權利要求
1.一種腫瘤圖像診斷方法及系統，其特征在于檢測診斷方法由血樣采集和培養、銀染制片、計算機顯微圖像系統檢查診斷、診斷方法及診斷標準四個主要步驟組成；腫瘤圖像診斷系統由生物制片設備[1]、帶攝像接口的顯微鏡[2]、計算機圖像處理分析系統硬件[3]、計算機存儲及打印外設[4]和專用軟件[5]組成；按步驟用生物制片設備[1]進行血樣的采集和培養、銀染制片后，將所得的細胞核樣片放在帶攝像接口的顯微鏡[2]下觀察，利用計算機圖像分析系統硬件[3]按專用軟件[5]所規定的程序進行分析計算，其結果送計算機存儲及打印外設[4]存儲和打印輸出，并使系統具有智能診斷自學習功能。
2.根據權利要求1所述的檢測診斷方法，其特征在于血樣的采集和培養是每人抽血1～3毫升，加入抗凝劑后，培養于1640培養液中，置于恒溫條件37℃下，24～72小時。
3.根據權利要求1或2所述的檢測診斷方法，其特征在于銀染制片過程是將培養后的血樣，分離出淋巴細胞后，用50%濃度的硝酸銀水溶液染色后制成樣片。
4.根據權利要求1至3任一所述的檢測診斷方法，其特征在于計算機顯微圖像系統檢查診斷的方法是，對樣片上足夠多(10～15個)的細胞的核仁銀染強度相對值按以下三個檢測指標的數學模式分別測量①銀染核仁積分面積比 SS＝銀染核仁積分面積/細胞核積分面積S=1/(m*n)*Σj=1mΣi=1nAij/Bij]]>②銀染核仁積分光密度比 II＝銀染核仁積分光密度(I·O·D·)/細胞核積分光密度(I·O·D·)S=1/(m*n)*Σj=1mΣi=1nCij/Dij]]>③銀染核仁功率能量譜分布積分比 PP＝銀染核仁功率能量譜分布積分值/細胞核功率能量譜分布積分值S=1/(m*n)*Σj=1mΣi=1nEij/Fij]]>m為每組制片數，n為每張制片上被觀測細胞數，Aij為每個細胞中銀染核仁總面積，Bij為每個細胞核的面積，Cij為每個細胞中銀染核仁的積分光密度(I.O.D.)，Dij為每個細胞核的積分光密度(I.O.D.)，Eij為每個細胞中銀染核仁的功率能量譜分布積分值，Fij為每個細胞核的功率能量譜分布積分值。
5.根據權利要求1至4任一所述的檢測方法，其特征在于腫瘤圖像診斷系統檢查診斷的標準是癌癥患者的淋巴細胞核仁銀染積分面積比S的數值低于7%，正常人為7.5%～9.5%，炎癥病人大于9.5%;核仁銀染積分光密度比I的數值癌癥病人低于9%，正常人為9.5%～11%，炎癥病人大于11%;銀染核仁功率能量譜分布積分比P癌癥病人低于8%，正常人為8.5%～11%，炎癥病人大于11%。
6.根據權利要求1至5任一所述的腫瘤圖像診斷系統，其特征在于計算機圖像處理分析系統硬件[3]是由高清晰度的CCD攝像機[6]、高性能數字圖像采集處理板[7]、專業視頻監視器[9]、IBMPC兼容的計算機[8]、計算機存儲及打印外設[4]和工作臺電源[10]組成;高清晰度的CCD攝像機[6]將帶攝像接口的顯微鏡[2]下的細胞核圖像攝入，其圖像信號送到高性能數字圖像采集處理板[7]內，IBMPC兼容的計算機[8]從高性能數字圖像采集處理板[7]內讀取數字化的圖像數據按專用軟件[5]所規定的程序進行處理分析，采集處理的圖像顯示在專業視頻監視器[9]上，處理分析的結果輸出到計算機存儲及打印外設[4]進行數據存儲和打印，工作臺電源[10]給整個硬件系統供電。
7.根據權利要求1至6任一所述的腫瘤圖像診斷系統，其特征在于高性能數字圖像采集處理板[7]是由前置放大器[11]、同步分離器[12]、高速視頻A/D[13]、高速視頻D/A[14]、圖像幀存儲器[15]、地址數據切換電路[16]、快地址發生器[17]、電視時序發生器[18]、控制邏輯電路[19]、I/O譯碼器[20]和鎖相環電路[21]組成;由高清晰度的CCD攝像機[6]輸出的圖像模擬信號由前置放大器[11]放大后，傳送到高速視頻A/D[13]進行數字化成為數字圖像數據，圖像幀存儲器[15]將數字圖像數據存儲起來，高速視頻D/A[14]將數字圖像數據還原成圖像模擬信號送到專業視頻監視器[9]上顯示出圖像;電視時序發生器[18]自動產生電視時序脈沖，并傳送到快地址發生器[17]和高速視頻D/A[14]，快地址發生器[17]產生的快地址信號由地址數據切換電路[16]與計算機[8]地址信號切換后送到圖像幀存儲器[15]的地址總線上;I/O譯碼器[20]將計算機[8]的控制命令譯碼后傳送到控制邏輯電路[19]，由控制邏輯電路[19]控制各部分電路的工作;同步分離器[12]從圖像模擬信號中分離出同步脈沖信號傳送到鎖相環電路[21]，由鎖相環電路[21]進行同步鎖定。
8.根據權利要求1至7任一所述的腫瘤圖像診斷系統，其特征在于圖像處理分析是以高性能數字圖像采集處理板[7]和IBMPC兼容的計算機[8]為硬件基礎進行的;計算機[8]從高性能數字圖像采集處理板[7]中讀取圖像數據，經過圖像直方圖密度分層后，按密度梯度閾值邊界進行具有膨脹或收縮算法的跟蹤勾邊，從而確定所需處理的銀染核仁區域和細胞核區域，并對所確定區域內的信息做積分處理，從而按權利要求4所述的三個公式計算銀染核仁積分面積比和銀染核仁積分光密度比及銀染核仁功率能量譜分布積分比。
9.根據權利要求1至8任一所述的腫瘤圖像診斷系統，其特征在于智能診斷自學習功能是以IBMPC兼容的計算機[8]和計算機存儲及打印外設[4]為硬件基礎實現的;計算機磁盤存儲器[4]將病人的病歷存儲起來，計算機[8]內自學習專家診斷算法中的診斷標準的界限是計算機[8]通過已檢查病人的病歷記錄，自動修改而確定的，隨著病歷記錄的逐漸增加，診斷標準的界限將逐漸趨于更加精確。
全文摘要
本發明涉及一種醫學診斷領域中的腫瘤圖像診斷方法及系統，分為腫瘤圖像診斷的步驟、依據及方法和包括計算機圖像處理系統硬件及圖像處理專用軟件的腫瘤圖像診斷系統。本發明的目的是應用癌生物學研究的結果，引入計算機圖像處理分析系統，早期發現人體中的癌病變，發現和研制一種高靈敏度、安全、簡便、對人體無副作用、客觀性強的腫瘤圖像診斷方法及系統，可被應用于各級醫院和衛生單位進行腫瘤的早期診斷門診，更適合于進行大規模的腫瘤普查。
文檔編號G01N33/50GK1074365SQ9211494
公開日1993年7月21日 申請日期1992年12月29日 優先權日1992年12月29日
發明者馬越, 陳立奇 申請人:北京市開隆儀器設備公司