[發明專利]癌癥識別方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201810030195.2
• 申請日: 2018-01-12
• 公開（公告）號: CN108154509B
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 王健宗;吳天博;劉莉紅;劉新卉;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/764
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明公開了一種癌癥識別方法、裝置及存儲介質，該方法包括：接收待癌癥識別的病理切片圖片；根據待識別的癌癥類型與預設類型模型的映射關系，確定該病理切片圖片對應的預設類型模型；利用確定的預設類型模型對該病理切片圖片進行識別，生成識別結果。本發明通過對病理切片圖片中癌變區域圖塊的識別，判斷該圖片對應的患者是否有癌癥，提高癌癥檢測的效率。

技術領域

本發明涉及圖片識別技術領域，尤其涉及一種癌癥識別方法、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

癌癥是當今醫學上難以治愈的幾種疾病之一。根據數據統計，中國每年新發病例約為220萬，因癌癥死亡的人數約為160萬。癌癥的臨床表現因其所在的部位和癌變階段的不同而不同，癌癥早期多無明顯癥狀，當癌癥患者出現特異性癥狀時，癌癥往往已經屬于晚期了。因此，如何準確且迅速的發現身體部位癌變，已經成為醫療界最重要的課題之一。

目前，常用的癌癥識別方法是通過人工對病理切片進行檢測。一般而言，患者只有懷疑患有癌癥的情況下，才會花費金錢和時間做病理切片的人工病理檢測，而且，人工病理檢測通常需要花費數天時間，這在一定程度上大幅提高了癌癥的不可治愈性，嚴重危及了患者的生命。

發明內容

鑒于以上內容，本發明提供一種癌癥識別方法、裝置及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于利用大數據與人工智能檢測技術對病理切片圖片進行快速檢測，提高癌癥識別效率。

為實現上述目的，本發明提供一種癌癥識別方法，該方法包括：

接收步驟：接收待癌癥識別的病理切片圖片；

確定步驟：根據待識別的癌癥類型與預設類型模型的映射關系，確定該病理切片圖片對應的預設類型模型；

識別步驟：利用確定的預設類型模型對該病理切片圖片進行識別，生成識別結果。

優選地，所述預設類型模型包括以下訓練步驟：

A1、獲取第一預設數量、預設格式的某種癌癥的病理切片樣本圖片；

A2、在每個病理切片樣本圖片上標注癌變標記點，癌變標記點形成癌變形狀曲線，并標注病理切片樣本圖片對應的癌癥和癌變階段；

A3、根據各個病理切片樣本圖片上的癌變形狀曲線，按照預設的癌變區域確定規則分別識別出各個病理切片樣本圖片對應的一個或多個癌變區域圖塊；

A4、將所有病理切片樣本圖片對應的癌變區域圖塊分為第一預設比例的訓練集和第二預設比例的驗證集；

A5、利用訓練集中的癌變區域圖塊進行模型訓練，生成所述預設類型模型，并利用驗證集中的癌變區域圖塊對生成的所述預設類型模型進行驗證；

A6、若驗證通過率大于或等于預設閾值，則訓練完成，若驗證通過率小于預設閾值，則增加第二預設數量的樣本圖片，流程返回步驟A3。

優選地，所述預設的癌變區域確定規則包括：

針對一個病理切片樣本圖片，逐一選擇該病理切片樣本圖片上癌變形狀曲線；

選擇一個癌變形狀曲線后，確定該癌變形狀曲線上所有癌變標記點的最大橫坐標、最小橫坐標、最大縱坐標、最小縱坐標，將確定的最大橫坐標作為一個矩形框的第一條邊的橫坐標，將確定的最小橫坐標作為該矩形框的第二條邊的橫坐標，將確定的最大縱坐標作為該矩形框的第三條邊的縱坐標，將確定的最小縱坐標作為該矩形框的第四條邊的縱坐標，該矩形框的位置由所述第一條邊、第二條邊、第三條邊及第四條邊相交的四個頂點確定，該矩形框圍成的圖片區域即為癌變區域圖塊。

優選地，所述預設類型模型為卷積神經網絡模型，該卷積神經網絡模型主網絡結構包括第一特征網絡、第二特征網絡的子網絡結構，所述病理切片樣本圖片分別經過所述第一特征網絡、第二特征網絡提取特征并進行特征拼接后，再輸入主網絡結構中參與訓練。