[發明專利]一種針對腎小球免疫熒光圖像的分類系統

在審

• 申請號: 202210855044.7
• 申請日: 2022-07-19
• 公開（公告）號: CN115359285A
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 劉浩然;李西峰;彭雷;謝永樂;畢東杰;彭禮彪;湯沈杰;李貴森;張萍
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 陳一鑫

1.一種針對腎小球免疫熒光圖像的分類系統，該系統包括：語義分割模塊、強度均衡模塊、分類模塊、可視化模塊；

將同一張腎小球免疫熒光圖像分別輸入語義分割模塊和強度均衡模塊，進行處理后，語義分割模塊和強度均衡模塊的輸出再輸入給分類模塊，分類結果通過可視化模塊進行可視化；

所述語義分割模塊是進行熒光強度分類，其作用是將腎小球免疫熒光圖像中腎小球以外的組織分割移除，所述強度均衡模塊是進行分布形態分類，其作用是消除圖像間的強度差異；分類模塊結合語義分割模塊和強度均衡模塊的輸出圖像，對兩個圖像進行分類，分類完畢后進行可視化；

所述分類模塊采用層級特征融合注意力網絡對輸入圖像進行分類，所述層級特征融合注意力網絡包括圖像依次經過的：特征提取模塊、層級特征融合注意力模塊、分類器，分類器輸出分類結果；所述特征提取模塊包括：第一到第六共6個卷積塊，第一到第四卷積塊都依次包括：卷積層、批標準化層、最大池化層，第一到第四卷積塊中的卷積層的濾波器依次增大，第五、第六卷積塊都依次包括：最大池化層和卷積層；第一到第四卷積塊順次連接，第二卷積塊的輸出連接第五卷積塊，第三卷積塊的輸出連接第六卷積塊；第四到第六卷積塊的輸出為特征提取模塊的輸出，所以特征提取模塊包括三個輸出，且這三個輸出的特征圖尺寸相同；

所述層級特征融合注意力模塊包括：拼接模塊、分支代表性特征圖計算模塊、分支的重要性計算模塊、特征融合注意力掩模計算模塊、哈達瑪積模塊；所述拼接模塊對特征提取模塊的三個輸出進行拼接后分為三路，其中第一路輸入分支代表性特征圖計算模塊，第二路輸入分支的重要性計算模塊，分支代表性特征圖計算模塊和分支的重要性計算模塊的輸出輸入特征融合注意力掩模計算模塊，特征融合注意力掩模計算模塊與拼接模塊的第三路一起輸入哈達瑪積模塊，哈達瑪積模塊的輸出為層級特征融合注意力模塊的輸出。

2.如權利要求1所述的一種針對腎小球免疫熒光圖像的分類系統，其特征在于，所述強度均衡模塊的處理方法為：

步驟1：初始化陽性像素列表V，迭代因子n＝0；

步驟2：設定目標強度水平k，調節因子N，閾值M，常數α；

步驟3：提取圖像中陽性像素的紅、黃、藍通道的值，并將其中的最大值和最小值的平均值添加至陽性像素列表V；陽性像素表示紅、黃、藍通道的值不全為0的像素；

步驟4：針對圖像中的所有陽性像素重復執行步驟3，每執行一次，迭代因子n遞增1；

步驟5：對陽性像素列表V降序排列，并計算列表中第2n/N個至第6n/N個元素值的總和Sum，其中操作符·表示向下取整；

步驟6：計算該圖像的全局強度水平IF＝αSum/(6n/N-2n/N)，并進一步；計算圖像的強度水平調節系數k/IF；

步驟7：將圖像的強度水平調節系數分別與像素的紅、黃、藍通道的值相乘，若相乘后的結果大于步驟2中設定的閾值M，則將結果定為M；

步驟8：針對圖像中的所有像素重復執行步驟7以得到強度均衡后的圖像；

步驟9：保存強度均衡后的圖像。

3.如權利要求1所述的一種針對腎小球免疫熒光圖像的分類系統，其特征在于，所述分類模塊中特征提取模塊的三個輸出都依次經過通道注意力模塊和空間注意力模塊后再作為特征提取模塊的三個輸出；所述通道注意力模塊包括依次經過的：全局平均池化層和卷積層，將卷積層的輸出與通道注意力模塊的輸入進行相乘后作為通道注意力模塊的輸出，空間注意力模塊包括依次經過的：跨通道池化層和哈達瑪積模塊，跨通道池化層的輸出特征與輸入特征同時輸入進入哈達瑪積模塊，哈達瑪積模塊的輸出為空間注意力模塊的輸出。

4.如權利要求1所述的一種針對腎小球免疫熒光圖像的分類系統，其特征在于，所述分類模塊中分類器為全局平均池化層和兩層全連接層。