免疫细胞视频图像形变度量方法研究

The analysis of deformation and motion of immunocytes to reveal the relationship between the status of human immune system and the activity of immunocytes via cell videos are of both theoretical and applicative importance in the field of medical image processing. Currently, the golden standard of pathology method to diagnose rejection, the needle biopsy, is far from satisfaction as it is invasive, time-consuming, trial-limited, and dependent on the puncture location. Even though the doctors could diagnose rejection by observing the deformation and motion of the immunocyte in patients' peripheral blood using microscopes, the progress is actually tedious, subjective and empirical. The project aims to study the activity of the motile immunocyte video images to 1) extract feature parameters of cell activities, 2) cross refer to the clinical diagnosis, 3) model the degree of immune rejection and the activities of the immunocytes, and 4) improve the promptness and objectivity in clinical diagnose of immune rejection. The research is mainly focused on: the representation of the immunocyte shape, the motion field computing of the cytoplasm, spherical harmonics based 3D cell morphological analysis, the relationship between the deformation measurement of the immunocyte and the degree of immune rejection.

免疫细胞形变及其运动特性与人体免疫系统是否正常存在关联性，因此研究免疫细胞视频图像形态变化的度量，揭示与定量分析其相关性，具有重要理论意义和广阔的临床应用前景。组织活检是临床诊断排斥反应的病理学方法，属于金标准，但存在明显不足，即有创、耗时、次数受限，同时取材部位影响诊断结果。临床上医生通过观察外周血免疫细胞形变及其运动特性也可诊断排斥反应，但该方法工作量大，且诊断结果带有人为经验性和主观性。本项目针对免疫细胞视频图像，研究免疫细胞活性的表征和度量，并对照临床排斥反应病理诊断结果，建立免疫细胞活性特征参数与人体免疫抑制水平之间的数学模型，提高临床诊断排斥反应的快捷性和客观性。主要研究内容是，免疫细胞形状表征，细胞质运动场提取，2D细胞动态形变度量与分析，细胞核浆比参数提取，球谐函数3D细胞动态形变度量与分析，免疫细胞视频图像形变的度量与免疫排斥反应的定量关系。

免疫细胞形变及其细胞内部运动特性与人体免疫系统是否正常存在关联性，因此研究免疫细胞视频图像形态变化的度量，揭示与定量分析其相关性，具有重要理论意义和广阔的临床应用前景。组织活检是临床诊断排斥反应的病理学方法，属于金标准，但存在明显不足，即有创、耗时、次数受限，同时取材部位影响诊断结果。临床上医生通过观察外周血免疫细胞形变及其运动特性也可辅助诊断排斥反应，但该方法工作量大，且诊断结果带有人为经验性和主观性。针对现存方法的不足，本项目提出基于免疫细胞视频图像，来研究免疫细胞活性的表征和度量，同时建立与个体免疫抑制水平之间的数学模型。本项目的研究工作按照如下三方面展开：(1) 根据细胞形变的特点研究有效的形变描述方法；(2) 研究细胞的长时间形变进行建模方法以捕获细胞形变的时间维度信息；(3) 建立有效的细胞形变分类框架以探究细胞形变与机体免疫排斥反应之间的相关性。项目负责人及所在团队针对上述内容进行了深入研究，对应取得的研究成果汇总如下：(1) 在细胞形变特征表示方面，提出了基于四元数的彩色图像描述方法、基于弹性曲线的细胞形变建模方法、基于自适应变分光流模型的细胞内部运动量化方法等；(2)在细胞形变时间维度建模方面，提出了基于动态时间规整的不等长时间序列的对齐方法、基于视觉词袋的时间维度建模方法以及基于紧凑型编码的时间维度建模方法等；(3)对于细胞形变分类架构，提出了基于浅层学习的分类方法和基于深度学习的分类方法。综上所述，本研究团队较好完成了研究任务，达到了预期目标。特别地，项目成果不仅揭示了细胞轮廓变化和免疫排斥反应之间的关系，而且建立了细胞内部运动特性和免疫排斥反应之间的联系。由于验证本项目所提出的方法的实验数据，是小鼠皮肤移植实验中采集得到的，并且具有医学意义的标签，这进一步保证了研究成果具有重要的理论意义与实用价值。