[發(fā)明專利]基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011322583.1
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號(hào): CN112308852A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張文強(qiáng);李謹(jǐn)慎;呂宏;張睿;王娟娟
• 申請（專利權(quán)）人: 上海導(dǎo)萃智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/90;G06K9/62
• 代理公司: 蘇州市中南偉業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32257
• 代理人: 吳竹慧

1.一種基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、對圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取預(yù)處理后的圖像；

S2、對預(yù)處理后的圖像的病灶區(qū)域進(jìn)行特征提取，獲取形態(tài)學(xué)特征圖；其中，所述特征提取包括基于圖像紋理的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征提取和基于深度學(xué)習(xí)的形態(tài)學(xué)特征構(gòu)建；

S3、使用基于SVM的圖像分類方法和基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法對形態(tài)特征圖進(jìn)行分類，并進(jìn)行特征分析以獲取影響淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的重要因子。

2.如權(quán)利要求1所述的基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，所述S2中的基于圖像紋理的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征提取，包括計(jì)算圖像信息熵、計(jì)算一階統(tǒng)計(jì)特征和計(jì)算二階統(tǒng)計(jì)特征。

3.如權(quán)利要求2所述的基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，所述計(jì)算一階統(tǒng)計(jì)特征包括：對彩色圖像進(jìn)行灰度化操作，計(jì)算圖像灰度化后的灰度的平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、偏度和峰度。

4.如權(quán)利要求2所述的基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，所述計(jì)算二階統(tǒng)計(jì)特征包括：使用灰度共生矩陣的方法，計(jì)算ASM能量、對比度、逆差距、熵和自相關(guān)。

5.如權(quán)利要求1所述的基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，所述S1包括：提取矩形標(biāo)注框、ROI分割和形態(tài)學(xué)處理。

6.如權(quán)利要求5所述的基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，所述S2中，基于深度學(xué)習(xí)的形態(tài)學(xué)特征構(gòu)建包括：輪廓特征構(gòu)建、ROI特征構(gòu)建和邊緣區(qū)域特征構(gòu)建。

7.如權(quán)利要求6所述的基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，所述輪廓特征構(gòu)建包括：將預(yù)處理后的圖像的輪廓內(nèi)的灰度值設(shè)為255，輪廓外的灰度值設(shè)為0。

8.如權(quán)利要求7所述的基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，所述ROI特征構(gòu)建包括：將構(gòu)建好的輪廓特征與矩形標(biāo)注框位運(yùn)算。

9.如權(quán)利要求8所述的基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，所述邊緣區(qū)域特征構(gòu)建包括：

將構(gòu)建好的輪廓特征灰度反轉(zhuǎn)，獲得反轉(zhuǎn)后的輪廓特征灰度；

將反轉(zhuǎn)后的輪廓特征灰度與矩形標(biāo)注框位運(yùn)算。

10.如權(quán)利要求9所述的基于紋理和形態(tài)學(xué)特征的結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識(shí)別方法，其特征在于，所述S3中，進(jìn)行特征分析以獲取影響淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的重要因子具體包括：

選擇基于SVM的圖像分類方法和基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法中性能最優(yōu)的模型，獲取最優(yōu)的模型的參數(shù)；

計(jì)算最優(yōu)的模型下每個(gè)特征的重要性，并且按照特征的重要性由高至低進(jìn)行排序；

定義閾值，獲取重要性大于等于閾值的特征以作為影響淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的重要因子。