[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字病理圖像智能分析方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010824348.8
• 申請(qǐng)日: 2020-08-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112116559A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-12-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 錢(qián)光武
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 您好人工智能技術(shù)研發(fā)昆山有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06K9/34;G06K9/62;G16H30/00;G16H50/20
• 代理公司: 蘇州圓融專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 32417
• 代理人: 趙磊

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字病理圖像智能分析方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1：收集各個(gè)科室病理圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)處理；

S2：將圖像掃描并上傳到計(jì)算機(jī)，存儲(chǔ)在病理圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)，由相關(guān)科室的專(zhuān)家對(duì)病理圖像種病變的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注并提取，從而獲取病變圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)；

S3：對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)；

S4：對(duì)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的病理圖像進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，獲得自動(dòng)診斷模型和數(shù)字病理圖像檢索模型，從而形成智能分析系統(tǒng)；

S5：獲取臨床數(shù)字病理切片數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行圖像掃描并上傳到計(jì)算機(jī)；

S6：通過(guò)智能分析系統(tǒng)對(duì)臨床的病理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并將結(jié)果傳輸給醫(yī)生，輔助醫(yī)生判斷；

S7：醫(yī)生可根據(jù)臨床實(shí)際的結(jié)果，可修訂算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)，并更新自動(dòng)診斷模型和數(shù)字病理圖像檢索模型，從而形成實(shí)時(shí)智能分析系統(tǒng)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字病理圖像智能分析方法，其特征在于：所述步驟S1中對(duì)于圖像的分類(lèi)處理是按照科室的種類(lèi)以及疾病的類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字病理圖像智能分析方法，其特征在于：所述步驟S2中識(shí)別數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)，剔除無(wú)法進(jìn)行辨別的數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)刪除后剩余的數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)合理統(tǒng)一處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字病理圖像智能分析方法，其特征在于：所述對(duì)數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)合理統(tǒng)一處理是將能夠辨認(rèn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放、逐樣本減均值和特征數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字病理圖像智能分析方法，其特征在于：所述統(tǒng)一處理后的數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法進(jìn)行處理，得到算法訓(xùn)練用數(shù)據(jù)集。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字病理圖像智能分析方法，其特征在于：所述將算法訓(xùn)練用數(shù)據(jù)集中的數(shù)字病理圖像和與數(shù)字病理圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)注信息進(jìn)行樣本采集，將采集的樣本按比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集三個(gè)訓(xùn)練用數(shù)據(jù)子集。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字病理圖像智能分析方法，其特征在于：所述步驟S6中智能分析系統(tǒng)的是利用訓(xùn)練階段生成的算法模型參數(shù)，算法模型可以直接處理同類(lèi)型問(wèn)題的全新的數(shù)據(jù)，并自動(dòng)給出分析結(jié)果，即可以輸入全新的癌癥病理學(xué)圖片，人工智能分析系統(tǒng)對(duì)診斷病理學(xué)圖像進(jìn)行診斷以及標(biāo)記，并給出癌變組織區(qū)域的分割結(jié)果。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字病理圖像智能分析方法，其特征在于：步驟S7中醫(yī)生是根據(jù)臨床中患者實(shí)際的病況與人工智能分析系統(tǒng)分析的結(jié)果相對(duì)比，如果出現(xiàn)較大偏差，則對(duì)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行修訂，從而得到新的自動(dòng)診斷模型和數(shù)字病理圖像檢索模型，形成更加準(zhǔn)確的智能分析系統(tǒng)。