[發明專利]感興趣區域的劃分方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210539455.5
• 申請日: 2022-05-18
• 公開（公告）號: CN114708428A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 羅茜;郭昂;陳志宇;李芳
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06V10/25
• 分類號: G06V10/25;G06V10/26;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 侯珊

1.一種感興趣區域的劃分方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待劃分感興趣區域的質譜成像數據、所述質譜成像數據對應的生物組織切片染色圖像以及多個感興趣區域個數；

將所述生物組織切片染色圖像劃分為多個圖像塊；

針對每個感興趣區域個數，基于所述感興趣區域個數對所述質譜成像數據中各個像素進行聚類，得到第一聚類結果；基于所述感興趣區域個數對所述生物組織切片染色圖像中各個圖像塊進行聚類，得到第二聚類結果；計算所述第一聚類結果和所述第二聚類結果的一致性參數；

確定最大的一致性參數對應的感興趣區域個數為目標感興趣區域個數；

根據所述目標感興趣區域個數對應的第一聚類結果和第二聚類結果，得到所述質譜成像數據的感興趣區域的劃分結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述生物組織切片染色圖像劃分為多個圖像塊，包括：

基于所述質譜成像數據與所述生物組織切片染色圖像的像素映射關系，將所述生物組織切片染色圖像劃分為多個圖像塊，每個圖像塊中的像素對應所述質譜成像數據中的一個像素。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述感興趣區域個數對所述質譜成像數據中各個像素進行聚類，得到第一聚類結果，包括：

對所述質譜成像數據中各個像素的質譜圖進行降維，得到降維后的質譜圖譜；

采用聚類算法，基于所述感興趣區域個數對各個降維后的質譜圖進行聚類，得到第一聚類結果。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述感興趣區域的個數對所述生物組織切片染色圖像中各個圖像塊進行聚類，得到第二聚類結果，包括：

對每個圖像塊進行特征提取，得到每個圖像塊的組織形態學特征向量，所述組織形態學特征向量中每個元素對應一個組織形態學特征在所述圖像塊的響應強度；

基于所述感興趣區域的個數以及各個圖像塊的組織形態學特征向量，對所述生物組織切片染色圖像中各個圖像塊進行聚類，得到第二聚類結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對每個圖像塊進行特征提取，得到每個圖像塊的組織形態學特征向量，包括：

利用特征提取網絡，對每個待處理圖像塊進行特征提取，得到每個待處理圖像塊的組織形態學特征向量，所述特征提取網絡是利用自然圖像數據集對卷積神經網絡預訓練得到的。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述感興趣區域的個數以及各個圖像塊的組織形態學特征向量，對所述生物組織切片染色圖像中各個圖像塊進行聚類，得到第二聚類結果，包括：

獲取各個圖像塊在所述生物組織切片染色圖像中的位置信息；

基于各個圖像塊在所述生物組織切片染色圖像中的位置信息，以及各個圖像塊的組織形態學特征向量，生成形態學特征數據集；

基于所述形態學特征數據集，生成組織形態學特征空間分布圖，所述組織形態學特征空間分布圖中每個空間位置點對應一張組織形態特征譜；

對各個組織形態特征譜進行降維，得到降維后的組織形態特征譜；

采用聚類算法，基于所述感興趣區域個數對各個降維后的組織形態特征譜進行聚類，得到第二聚類結果。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述第一聚類結果和所述第二聚類結果的一致性參數，包括：

計算所述第一聚類結果和所述第二聚類結果的Cohen’s Kappa系數，作為所述第一聚類結果和所述第二聚類結果的一致性參數。