[發明專利]基于圖像處理算法的腫瘤間質比判定方法及系統

在審

• 申請號: 202010738520.8
• 申請日: 2020-07-28
• 公開（公告）號: CN111815624A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 耿道穎;于澤寬;陳子昂;李郁欣;張軍;尹波;吳昊;耿巖;胡斌;陸逸平;李海慶;周書怡;曹鑫;樸思蓉
• 申請（專利權）人: 復旦大學附屬華山醫院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T5/20;G06T5/40;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/90
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

1.一種基于圖像處理算法的腫瘤間質比判定方法，其特征在于，包括：

步驟M1：讀取腫瘤病理切片HE免疫組化圖像；

步驟M2：選取圖像的平均灰度值和圖像的模糊程度在預設范圍內的圖像；

步驟M3：基于圖像預處理算法對選取的圖像進行預處理，得到預處理后的圖像；

步驟M4：對預處理后的圖像進行分割；

步驟M5：得到分割結果并標注，計算腫瘤間的質比。

2.根據權利要求1所述的基于圖像處理算法的腫瘤間質比判定方法，其特征在于，所述步驟M3包括：

步驟M3.1：對HE免疫組化圖像進行灰度化處理，對圖像數據進行歸一化；

步驟M3.2：對圖像進行歸一化處理后，通過中值濾波處理對圖像進行第一次降噪；

步驟M3.3：對圖像進行第一次降噪處理后，通過直方圖均衡化處理增強圖像對比度；

步驟M3.4：對圖像進行直方圖均衡化處理后，通過開閉運算和雙邊濾波處理對圖像進行第二次降噪。

3.根據權利要求1所述的基于圖像處理算法的腫瘤間質比判定方法，其特征在于，所述步驟M4包括：對預處理后的圖像按照閾值和/或區域進行分割；

所述對預處理后的圖像按照閾值進行分割是基于閾值的分割，采用改進的OTSU法計算閾值，通過閾值分割腫瘤圖像的實質、間質部分并標注；

所述對預處理后的圖像按照區域進行分割，采用區域生長算法通過對腫瘤空白區域的手動標注來進行分割；

所述改進的OTSU法是在OTSU算法的基礎上對OTSU法的遍歷范圍根據癌腫瘤圖像特征進行改進的算法。

4.根據權利要求3所述的基于圖像處理算法的腫瘤間質比判定方法，其特征在于，所述對預處理后的圖像按照閾值進行分割包括：

預設表示腫瘤圖像壞死區域特征的近白色參數；將圖像灰度最小值和近白色參數作為遍歷條件，計算得到使圖像類間方差最大的像素值，并將使圖像類間方差最大的像素值設為閾值A，將像素灰度值小于閾值A的圖像區域劃分為實質區域；近白色參數作為閾值B，將像素灰度值大于閾值B的圖像區域劃分為間質區域；通過閾值A和閾值B分割并標注腫瘤圖像的區域，包括：實質區域、壞死區域和間質區域。

5.根據權利要求3所述的基于圖像處理算法的腫瘤間質比判定方法，其特征在于，所述對預處理后的圖像按照區域進行分割包括：按照區域分割是使用區域生長的算法進行分割的方法，通過以對圖像每塊壞死區域點擊一點作為種子點，以每塊區域的種子點的灰度值K與圖像像素灰度平均值O的絕對值P作為判斷條件，當種子點周圍像素點灰度值與種子點灰度值的絕對值小于P時，則劃分到一個區域內，使這個區域不斷生長，直到周圍沒有滿足條件的像素點為止，分割出來的壞死區域中所有像素點的灰度平均值作為近白色參數，使用改進的OTSU算法計算閾值分割圖像實質部分，則圖像其余區域則為圖像間質區域。

6.根據權利要求1所述的基于圖像處理算法的腫瘤間質比判定方法，其特征在于，所述步驟M5包括：對腫瘤間質比的計算，在各區域分割并標注成功的基礎上，腫瘤的間質比為腫瘤圖像的間質部分面積與整體面積的比例。

7.一種基于圖像處理算法的腫瘤間質比判定系統，其特征在于，包括：

模塊M1：讀取腫瘤病理切片HE免疫組化圖像；

模塊M2：選取圖像的平均灰度值和圖像的模糊程度在預設范圍內的圖像；

模塊M3：基于圖像預處理算法對選取的圖像進行預處理，得到預處理后的圖像；

模塊M4：對預處理后的圖像進行分割；

模塊M5：得到分割結果并標注，計算腫瘤間的質比。