[發明專利]一種基于級聯網絡的腫瘤淋巴管浸潤檢測方法

有效

• 申請號: 202110440429.2
• 申請日: 2021-04-23
• 公開（公告）號: CN113160175B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 韓鑫;田雪葉;王春寶;楊林;崔磊
• 申請（專利權）人: 杭州迪英加科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/62;G16H30/40;G16H50/20;G16H50/70;G01N21/84
• 代理公司: 北京博維知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11486
• 代理人: 張倩

本發明涉及一種基于級聯網絡的腫瘤淋巴管浸潤檢測方法，提出提出通過利用淋巴管浸潤檢測模型與難分樣本挖掘網絡級聯的結構完成對D2?40免疫組化數字病理全場圖中淋巴管浸潤區域的自動化檢測，為了實現難分樣本挖掘網絡對檢測網絡輸出結果進行過濾后，可以盡可能地降低假陽都的數量而真陽不發生漏檢這一目的，難分樣本挖掘網絡需要學習假陽和真陽的特征，而深度學習網絡是通過數據來學習特征的，所以重點就落在如何獲取具有代表性的數據，也就是假陽過濾步驟中的S70中的3）、4）步對于訓練數據的選取，通過選取的兩類數據訓練分類模型，得到難分樣本挖掘模型。

技術領域

本發明涉及免疫組化圖像處理領域，特別是涉及一種基于級聯網絡的腫瘤淋巴管浸潤檢測方法。

背景技術

時至今日，癌癥仍是人類健康的“頭號殺手”，也是中國人群重大的公共健康問題之一。根據2015年《中國癌癥統計》的估算，我國癌癥患者已高達429.2萬，死亡癌癥患者達281.4萬。2018年，全球預計增加1810萬癌癥新病例，960萬人因此死亡。癌癥轉移是癌癥致死最重要的原因，惡性腫瘤轉移的三大途徑包括血道轉移、淋巴道轉移和直接蔓延，其中淋巴道轉移又是癌轉移的主要途徑，而淋巴管浸潤（Lymphatic Invasion,LI）又是淋巴道轉移的重要表現形式之一，而且，LI早已被確定為大多數癌癥的重要預后指標。LI是指在顯微鏡下發現腫瘤區組織切片的小淋巴管的管壁受侵、破壞或管腔內有癌栓形成。在臨床中，通常采用免疫組化染色技術制作組織切片，其中，單克隆抗體D2-40可以選擇性標記淋巴管內皮細胞，是一種可靠的免疫組化染色技術。

隨著全切片圖像的采集和處理方面技術的發展，高質量的數字病理切片逐漸在科研及臨床中的應用改變了傳統的病理閱片模式。與此同時，基于人工智能的定量分析算法以及深度學習算法在數字病理切片的分析中也展現出了巨大的潛力。相比于傳統的病理診斷，人工智能輔助數字病理診斷具有諸多優勢。首先，訓練深度學習模型的時間和投入遠小于培養有經驗的病理醫生，成本較低。其次，對于絕大多數的病理診斷，尤其是判讀標準較主觀的病變，常存在觀察者間偏差和觀察者內偏差，影響診斷結果的準確性，而人工智能輔助數字病理切片診斷具有診斷速度塊、客觀性強和準確率高等優點。此外，人工智能閱片具有較高的一致性和可重復性，并且通過學習更多的病例可以取得更好的性能。最后，人工智能輔助數字病理診斷，可以增強地區之間，不同病理醫生之間的診斷一致性。

因為與常規的圖片不同，一張數字病理切片的像素巨大，可以達到數十億的大小，目前，普遍使用的方法是將全場數字病理切片子區域化，然后對每一塊子區域分別進行分類來判斷該子區域中是否包含待檢測的目標。但是，這樣的方法容易導致定位準確性的損失，醫生只能得到一個模糊的位置信息。

發明內容

本發明的目的在于提出一種基于目標檢測的分析方法，對于D2-40免疫組化全場數字病理切片，利用目標檢測算法自動檢測出其中的癌栓和淋巴管壁破損，實現切片的自動化分析。

本發明通過以下技術方案來實現上述目的：一種基于級聯網絡的腫瘤淋巴管浸潤檢測方法，其特征在于，

S10，獲取D2-40免疫組化數字病理全場圖；

S20，對所述數字病理全場圖進行數據預處理，并分割出預處理后圖像上的多個獨立組織區域；

S30，計算分割出的每個所述獨立組織區域的外切矩形，以所述外切矩形框選的組織區域作為矩形子圖；

S40，采用滑動窗口的方式對所述矩形子圖進行小圖化處理，將每個所述矩形子圖拆分成固定大小且互不重疊的多個第一小圖；

S50，檢測每個所述第一小圖的第一位置信息和第一細分類型，所述第一細分類型包括正常組織、癌栓以及淋巴管壁破損；

S60，根據所述第一位置信息，對檢測到的可疑淋巴管浸潤區域進行截取，所述可疑淋巴管浸潤區域包括第一細分類型為癌栓和淋巴管壁破損的區域；