[發明專利]一種病理圖像分類方法、設備、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202111484263.0
• 申請日: 2021-12-07
• 公開（公告）號: CN114037699B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 馮云路;張光磊;趙雨;楊愛明;吳東;范廣達;張天翊
• 申請（專利權）人: 中國醫學科學院北京協和醫院;北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/764;G06V10/44;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京預立生科知識產權代理有限公司 11736
• 代理人: 李紅偉;孟祥斌

1.一種病理圖像分類方法，包括：

獲取顯微鏡采集到的病理圖像；

通過分割網絡得到所述病理圖像的血細胞區域，設置血細胞區域像素為固定值，得到沒有血細胞的病理圖像；

將所述沒有血細胞的病理圖像輸入分類模型中，得到分類結果。

2.根據權利要求1中所述的病理圖像分類方法，其特征在于，所述固定值和病理圖像背景值接近或等同。

3.根據權利要求2中所述的病理圖像分類方法，其特征在于，所述固定值為0或255。

4.根據權利要求1中所述的病理圖像分類方法，其特征在于，所述分割網絡為語義分割網絡或實例分割網絡。

5.根據權利要求1中所述的病理圖像分類方法，其特征在于，所述分類模型包括特征融合模型和分類器，所述特征融合模型用于提取所述沒有血細胞的病理圖像的特征并融合得到融合后的特征圖，將所述融合后的特征圖輸入所述分類器中，得到分類結果。

6.根據權利要求5中所述的病理圖像分類方法，其特征在于，所述特征融合模型包括特征提取模塊、注意力解析模塊和注意力特征融合模塊；

所述特征提取模塊為殘差網絡，用于對所述沒有血細胞的病理圖像進行特征提取，得到不同階段的特征圖；

所述注意力解析模塊用于將不同階段的特征圖輸入注意力解析機制獲得注意力引導信息；

所述注意力特征融合模塊包括自注意力全局模塊與引導注意力模塊，所述自注意力全局模塊用于將上一階段的特征圖通過多頭自注意力層實現全局建模，得到更具傾向性的全局特征圖，所述引導注意力模塊用于將所述自注意力全局建模后的特征圖通過多頭引導注意力層，并承接注意力解析機制獲得的注意力引導信息，得到融合后的特征圖。

7.根據權利要求5中所述的病理圖像分類方法，其特征在于，所述特征融合模型包括n個特征提取模塊、n個注意力解析模塊和n個注意力特征融合模塊，其中n為大于1的整數；

所述特征提取模塊為殘差網絡，用于對所述沒有血細胞的病理圖像進行特征提取，得到第一階段、第二階段到第n階段不同階段的特征圖；

所述注意力解析模塊用于將不同階段的特征圖輸入注意力解析機制獲得第一階段、第二階段到第n階段注意力引導信息；

所述注意力特征融合模塊包括第一階段、第二階段到第n階段自注意力全局模塊與第一階段、第二階段到第n階段引導注意力模塊，所述第一階段自注意力全局模塊用于將上一階段的特征圖通過多頭自注意力層實現全局建模，得到第一階段自注意力全局建模后的特征圖，所述第一階段引導注意力模塊用于將所述第一階段自注意力全局建模后的特征圖通過多頭引導注意力層，并承接注意力解析機制獲得的第一階段注意力引導信息，得到第一階段融合后的特征圖；所述第二階段自注意力全局模塊用于將第一階段融合后的特征圖通過多頭自注意力層實現全局建模，得到第二階段自注意力全局建模后的特征圖，所述第二階段引導注意力模塊用于將所述第二階段自注意力全局建模后的特征圖通過多頭引導注意力層，并承接注意力解析機制獲得的第二階段注意力引導信息，得到第二階段融合后的特征圖； 所述第n階段自注意力全局模塊用于將第n-1階段融合后的特征圖通過多頭自注意力層實現全局建模，得到第n階段自注意力全局建模后的特征圖，所述第n階段引導注意力模塊用于將所述第n階段自注意力全局建模后的特征圖通過多頭引導注意力層，并承接注意力解析機制獲得的第n階段注意力引導信息，得到第n階段融合后的特征圖。

8.根據權利要求5中所述的病理圖像分類方法，其特征在于，所述特征融合模型還包括特征選擇模塊，所述特征選擇模塊位于特征提取模塊后，用于對特征提取模塊最后階段的特征圖進行特征選擇，得到特征選擇后的特征圖。

9.根據權利要求5中所述的病理圖像分類方法，其特征在于，所述特征選擇采用過濾法、包裹法、嵌入法中的任意一種或幾種。