[發(fā)明專利]用于移動端的胃腸道間質(zhì)瘤中核分裂象深度學(xué)習(xí)檢測系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010624315.9
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111798426B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高忠科;袁濤;安建鵬;趙綱
• 申請（專利權(quán)）人: 天津大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/194
• 代理公司: 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所 12201
• 代理人: 杜文茹

1.一種用于移動端的胃腸道間質(zhì)瘤中核分裂象深度學(xué)習(xí)檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括如下步驟：

1)對獲取的所有蘇木精-伊紅染色病理圖像進(jìn)行預(yù)處理；

2)建立深度學(xué)習(xí)分割模型；所述的深度學(xué)習(xí)分割模型包括：依次連接的第一卷積塊(1)、第二卷積塊(2)、第三卷積塊(3)、第一全局池化層(4)、第一權(quán)重預(yù)測層(5)、第一注意力融合(6)、第四卷積塊(7)、第五卷積塊(8)、概率預(yù)測層(9)；依次連接的第一最大池化層(10)、第六卷積塊(11)、第七卷積塊(12)、第八卷積塊(13)、第二全局池化層(14)、第二權(quán)重預(yù)測層(15)、第二注意力融合(16)、第九卷積塊(17)、第十卷積塊(18)、第一反卷積層(19)；依次連接的第二最大池化層(20)、第十一卷積塊(21)、第十二卷積塊(22)、第十三卷積塊(23)、第三全局池化層(24)、第三權(quán)重預(yù)測層(25)、第三注意力融合(26)、第十四卷積塊(27)、第十五卷積塊(28)、第二反卷積層(29)；依次連接的第三最大池化層(30)、第十六卷積塊(31)、第十七卷積塊(32)、第十八卷積塊(33)、第三反卷積層(34)；其中，所述第一卷積塊(1)的輸入為外部輸入數(shù)據(jù)，所述第二卷積塊(2)的輸出還構(gòu)成第一最大池化層(10)的輸入，第一反卷積層(19)的輸出也構(gòu)成第一注意力融合(6)的輸入，第七卷積塊(12)的輸出還構(gòu)成第二最大池化層(20)的輸入，第二反卷積層(29)的輸出也構(gòu)成第二注意力融合(16)的輸入，第十二卷積塊(22)的輸出還構(gòu)成第三最大池化層(30)的輸入，第三反卷積層(34)的輸出也構(gòu)成第三注意力融合(26)的輸入，最終，輸出結(jié)果從概率預(yù)測層9輸出；其中，

第一～第十八卷積塊由1個卷積層、1個批量標(biāo)準(zhǔn)化層和1個激活函數(shù)層串聯(lián)組成，用于從輸入中提取有效特征，激活函數(shù)層使用ReLU作為激活函數(shù)；

第一～第三最大池化層用于擴(kuò)大感受野，利用一個矩陣窗口在特征圖上進(jìn)行掃描，將每個矩陣中元素通過池化方法來減少元素的個數(shù)，保持特征的空間位置關(guān)系；

第一～第三反卷積層用于擴(kuò)大輸入數(shù)據(jù)的形狀，添加細(xì)節(jié)特征；

第一～第三全局池化層用于為每個特征圖預(yù)測一個值用于權(quán)重的預(yù)測；

第一～第三權(quán)重預(yù)測層用于根據(jù)全局池化層輸出的每個特征圖的值來預(yù)測相應(yīng)特征圖的權(quán)重，權(quán)重預(yù)測層使用的Sigmoid函數(shù)公式如下：

其中，v代表全局池化層輸出的每個特征圖的值；

第一～第三注意力融合層用于融合所連接的權(quán)重預(yù)測層和反卷積層的結(jié)果，將權(quán)重預(yù)測層得到的每個特征圖的權(quán)重應(yīng)用到反卷積層的結(jié)果上；

所述的概率預(yù)測層用于預(yù)測輸入的每個點(diǎn)屬于核分裂象的概率；

3)將預(yù)處理后的所有病理圖像輸入深度學(xué)習(xí)分割模型，對深度學(xué)習(xí)分割模型進(jìn)行訓(xùn)練；

4)采集被試者的蘇木精-伊紅染色病理圖像，并對蘇木精-伊紅染色病理圖像進(jìn)行預(yù)處理；

5)將預(yù)處理后的被試者的蘇木精-伊紅染色病理圖像輸入訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)分割模型，進(jìn)行分割處理，得到到分割結(jié)果；

6)對分割結(jié)果中的核分裂象輪廓進(jìn)行提取及計數(shù)。