[發(fā)明專利]一種肺腺癌病理分化等級的輔助判定系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010819859.0
• 申請日: 2020-08-14
• 公開（公告）號(hào): CN111986802A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 侯立坤;趙蒙蒙;武春燕;佘云浪;陳昶
• 申請（專利權(quán)）人: 上海市肺科醫(yī)院
• 主分類號(hào): G16H50/20
• 分類號(hào): G16H50/20;G06T7/00;G06T7/10
• 代理公司: 上海申新律師事務(wù)所 31272
• 代理人: 吳軼淳

1.一種肺腺癌病理分化等級的輔助判定系統(tǒng)，其特征在于，具體包括：

圖像獲取模塊，用于獲取若干早期肺腺癌患者的數(shù)字病理圖像；

圖像標(biāo)注模塊，連接所述圖像獲取模塊，用于根據(jù)肺腺癌組織生長模式分別對各所述數(shù)字病理圖像進(jìn)行標(biāo)注，得到標(biāo)注有若干病灶區(qū)域以及各所述病灶區(qū)域?qū)?yīng)的真實(shí)肺腺癌組織生長模式的數(shù)字病理標(biāo)注圖像；

模型訓(xùn)練模塊，連接所述圖像標(biāo)注模塊，用于以所述數(shù)字病理標(biāo)注圖像為輸入，以所述真實(shí)肺腺癌組織生長模式為輸出訓(xùn)練得到肺腺癌組織生長模式識(shí)別模型；

圖像預(yù)測模塊，連接所述模型訓(xùn)練模塊，用于將待預(yù)測數(shù)字病理圖像輸入所述肺腺癌組織生長模式識(shí)別模型得到所述待預(yù)測數(shù)字病理圖像中各所述病灶區(qū)域?qū)?yīng)的預(yù)測肺腺癌組織生長模式；

病理分化模塊，連接所述圖像預(yù)測模塊，用于計(jì)算所述待預(yù)測數(shù)字病理圖像中各所述預(yù)測肺腺癌組織生長模式的腫瘤細(xì)胞占比，為醫(yī)生對所述待預(yù)測數(shù)字病理圖像進(jìn)行肺腺癌病理分化等級的判定提供輔助參考。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的肺腺癌病理分化等級的輔助判定系統(tǒng)，其特征在于，還包括一數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，分別連接所述圖像標(biāo)注模塊和所述模型訓(xùn)練模塊，用于分別將各所述數(shù)字病理標(biāo)注圖像分割為若干圖像塊，并對各所述圖像塊進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理；

所述模型訓(xùn)練模塊將經(jīng)分割和所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理后的所述數(shù)字病理標(biāo)注圖像作為輸入訓(xùn)練得到所述肺腺癌組織生長模式識(shí)別模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的肺腺癌病理分化等級的輔助判定系統(tǒng)，其特征在于，采用像素尺寸為256像素*256像素的網(wǎng)格將各所述數(shù)字病理標(biāo)注圖像分割為若干所述圖像塊。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的肺腺癌病理分化等級的輔助判定系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像增強(qiáng)處理包括對各所述圖像塊進(jìn)行多角度旋轉(zhuǎn)，和/或增強(qiáng)銳化，和/或圖片翻轉(zhuǎn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的肺腺癌病理分化等級的輔助判定系統(tǒng)，其特征在于，所述真實(shí)肺腺癌組織生長模式為貼壁生長模式，或腺泡生長模式，或乳頭生長模式，或高級別分化生長模式。

6.一種肺腺癌病理分化等級的輔助判定方法，其特征在于，應(yīng)用于如權(quán)利要求1-5中任意一項(xiàng)所述的肺腺癌病理分化等級的輔助判定系統(tǒng)，所述輔助判定方法包括：

步驟S1，所述輔助判定系統(tǒng)獲取若干早期肺腺癌患者的數(shù)字病理圖像；

步驟S2，所述輔助判定系統(tǒng)根據(jù)肺腺癌組織生長模式分別對各所述數(shù)字病理圖像進(jìn)行標(biāo)注，得到標(biāo)注有若干病灶區(qū)域以及各所述病灶區(qū)域?qū)?yīng)的真實(shí)肺腺癌組織生長模式的數(shù)字病理標(biāo)注圖像；

步驟S3，所述輔助判定系統(tǒng)以所述數(shù)字病理標(biāo)注圖像為輸入，以所述真實(shí)肺腺癌組織生長模式為輸出訓(xùn)練得到肺腺癌組織生長模式識(shí)別模型；

步驟S4，所述輔助判定系統(tǒng)將待預(yù)測數(shù)字病理圖像輸入所述肺腺癌組織生長模式識(shí)別模型得到所述待預(yù)測數(shù)字病理圖像中各所述病灶區(qū)域?qū)?yīng)的預(yù)測肺腺癌組織生長模式；

步驟S5，所述輔助判定系統(tǒng)計(jì)算所述待預(yù)測數(shù)字病理圖像中各所述預(yù)測肺腺癌組織生長模式的腫瘤細(xì)胞占比，為醫(yī)生對所述待預(yù)測數(shù)字病理圖像進(jìn)行肺腺癌病理分化等級的判定提供輔助參考。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的肺腺癌病理分化等級的輔助判定方法，其特征在于，執(zhí)行所述步驟S3之前還包括：

所述輔助判定系統(tǒng)分別將各所述數(shù)字病理標(biāo)注圖像分割為若干圖像塊，并對各所述圖像塊進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理；

則所述步驟S3中，所述輔助判定系統(tǒng)將經(jīng)分割和所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理后的所述數(shù)字病理標(biāo)注圖像作為輸入訓(xùn)練得到所述肺腺癌組織生長模式識(shí)別模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的肺腺癌病理分化等級的輔助判定方法，其特征在于，采用像素尺寸為256像素*256像素的網(wǎng)格將各所述數(shù)字病理標(biāo)注圖像分割為若干所述圖像塊。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的肺腺癌病理分化等級的輔助判定方法，其特征在于，所述圖像增強(qiáng)處理包括對各所述圖像塊進(jìn)行多角度旋轉(zhuǎn)，和/或增強(qiáng)銳化，和/或圖片翻轉(zhuǎn)。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的肺腺癌病理分化等級的輔助判定方法，其特征在于，所述真實(shí)肺腺癌組織生長模式為貼壁生長模式，或腺泡生長模式，或乳頭生長模式，或高級別分化生長模式。