[發明專利]一種圖像分類方法、裝置、存儲介質和電子設備

有效

• 申請號: 202010775286.6
• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN111652329B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 王婧雯
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 彭緒坤

本申請實施例公開了一種圖像分類方法、裝置、存儲介質和電子設備，所述方法涉及人工智能領域中的深度學習方向，包括：獲取待分類圖像，確定細胞結構單元對應的密度檢測區域，并計算密度檢測區域內細胞結構單元的單元密度，對待分類圖像中的多個細胞結構單元進行聚類，得到多個細胞結構集合，確定每個細胞結構集合對應的集合區域，提取每個集合區域對應的區域特征信息，基于區域特征信息、以及集合位置信息，構建目標圖結構數據，對目標圖結構數據進行內容分類操作，得到圖像分類結果。該方案可以通過對待分類圖像中的多個細胞結構單元進行密度聚類，保留待分類圖像上細胞結構單元的分布信息，從而提升圖像分類的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，具體涉及一種圖像分類方法、裝置、存儲介質和電子設備。

背景技術

在醫療領域，全切片病理圖像（Whole Slide Image, WSI），是指將傳統的玻璃病理切片通過全自動顯微鏡或者光學放大系統掃描采集得到的大尺寸高分辨數字圖像，是病理醫生在診斷時的重要依據。其中，可以利用人工智能的圖像分類技術，對全切片病理圖像進行特征提取，然后通過分類器獲取圖像分類結果。相關技術中，由于全切片病理圖像中存在大量信息，通常會對病理圖像進行分割，并分別進行圖像分類，但這樣會割裂病理圖像內部細胞之間的聯系，影響圖像分類的準確性。

發明內容

本申請實施例提供一種圖像分類方法、裝置、存儲介質和電子設備，該方案可以通過對待分類圖像中的多個細胞結構單元進行密度聚類，保留待分類圖像上細胞結構單元的分布信息，從而提升圖像分類的準確性。

本申請實施例提供一種圖像分類方法，包括：

獲取待分類圖像，所述待分類圖像包括多個細胞結構單元；

確定所述細胞結構單元對應的密度檢測區域，并計算所述密度檢測區域內細胞結構單元的單元密度；

基于所述單元密度對所述待分類圖像中的多個細胞結構單元進行聚類，得到多個細胞結構集合；

在所述待分類圖像中，確定每個所述細胞結構集合對應的集合區域；

提取每個所述集合區域對應的區域特征信息；

基于所述區域特征信息、以及每個所述細胞結構集合在所述待分類圖像中的集合位置信息，構建所述待分類圖像對應的目標圖結構數據；

對所述目標圖結構數據進行內容分類操作，得到圖像分類結果。

相應的，本申請實施例還提供一種圖像分類裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取待分類圖像，所述待分類圖像包括多個細胞結構單元；

密度計算模塊，用于確定所述細胞結構單元對應的密度檢測區域，并計算所述密度檢測區域內細胞結構單元的單元密度；

聚類模塊，用于基于所述單元密度對所述待分類圖像中的多個細胞結構單元進行聚類，得到多個細胞結構集合；

確定模塊，用于在所述待分類圖像中，確定每個所述細胞結構集合對應的集合區域；

提取模塊，用于提取每個所述集合區域對應的區域特征信息；

構建模塊，用于基于所述區域特征信息、以及每個所述細胞結構集合在所述待分類圖像中的集合位置信息，構建所述待分類圖像對應的目標圖結構數據；

分類模塊，用于對所述目標圖結構數據進行內容分類操作，得到圖像分類結果。

則此時，所述密度計算模塊，具體可以用于基于所述細胞結構單元在所述待分類圖像中的單元位置信息、以及預設半徑，確定所述細胞結構單元對應的密度檢測區域；計算所述密度檢測區域內細胞結構單元的單元密度。