[發明專利]基于染色成分調節的數字病理圖像數據集樣本擴充方法在審
| 申請號： | 201810020438.4 | 申請日： | 2018-01-10 |
| 公開（公告）號： | CN108229569A | 公開（公告）日： | 2018-06-29 |
| 發明（設計）人： | 姜志國;鄭鈺山 | 申請（專利權）人： | 麥克奧迪（廈門）醫療診斷系統有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市煒衡律師事務所 11375 | 代理人： | 許育輝 |
| 地址： | 361000 福建省廈門市湖里區火*** | 國省代碼： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 病理圖像 樣本 染色 數據集 機器學習算法 成分調節 隨機數產生 成分圖像 輔助診斷 基于機器 模擬生成 數據動態 染色劑 配比 融合 應用 開發 學習 | ||
1.基于染色成分調節的數字病理圖像數據集樣本擴充方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：將病理圖像采集到計算機中形成數字病理圖像，在計算機中每個數字病理圖像用RGB通道存儲，每個數字病理圖像標記為I(x,y)，若干個數字病理圖像組成機器學習模型訓練樣本集，用X表示；
步驟2：設置動態調整參數θ；
步驟3：在機器學習模型的每一次訓練之前，動態調整訓練樣本集X中的每張數字病理圖像的染色配比，得到調整后的訓練樣本集
步驟4：使用調整后的訓練樣本集對機器學習進行一輪訓練；
步驟5：重復步驟3和步驟4，得到不同的調整后的訓練樣本集給機器模型學習，實現數據樣本的擴充。
2.根據權利要求1所述的基于染色成分調節的數字病理圖像數據集樣本擴充方法，其特征在于，步驟3中動態調整數字病理圖像的染色配比的方法包括以下步驟：
步驟a：將機器學習模型訓練樣本集X中的第k張數字病理圖像記為Ik(x,y)，對所述Ik(x,y)進行染色成分分離，得到Ik(x,y)的獨立染色成分圖像其中，n表示該病理圖像中包含的染色成分數量；
步驟b：使用設置的動態調整參數θ，生成n個隨機數
步驟c：使用步驟b中的隨機數對獨立染色成分圖像進行圖像處理，得到調整后的獨立染色成分圖像
步驟d：將拉伸后的獨立染色成分圖像進行合并，并轉換回RGB通道，得到調整后的數字病理圖像；
步驟e：對訓練樣本集X中每一張數字病理圖像重復步驟a至步驟d，得到調整后的訓練樣本集
3.根據權利要求2所述的基于染色成分調節的數字病理圖像數據集樣本擴充方法，其特征在于，步驟b中的隨機數用公式表示為：
4.根據權利要求3所述的基于染色成分調節的數字病理圖像數據集樣本擴充方法，其特征在于，步驟c中的調整后獨立染色成分圖像和調整前獨立染色成分圖像之間的關系，用公式表示為：
5.根據權利要求1所述的基于染色成分調節的數字病理圖像數據集樣本擴充方法，其特征在于，步驟2中動態調整參數θ∈(0,1)。
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