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申请/专利权人：清华大学
申请日：2021-01-05
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN112767325B
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06V10/764;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/62;G16H30/40;G16H50/20
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2021.05.25#实质审查的生效;2021.05.07#公开
摘要：本发明实施例提供一种癌症病理图像自动检测方法及系统，包括：采用预设提取算法提取全切片图像集的前景图像集；将前景图像集做分块处理，获得分块图像集，并提取有标注数据集的类别标注；将分块图像集和类别标注输入至EM模型半监督学习框架中进行模型训练，得到有标注数据集分布概率和未标注数据集分布概率；根据概率图标准化算法计算有标注数据集分布概率和未标注数据集分布概率，得到癌症概率分布图；基于癌症概率分布图处理全切片图像集，得到标准化自动检测结果。本发明针对全切片图像病理图像的自动化癌症区域检测，提出了基于期望最大化的半监督算法框架，可以对癌症原发区域组织进行较为精确的病理分型和分级。
主权项：1.一种癌症病理图像自动检测方法，其特征在于，包括：读取待检测癌症的全切片图像集；采用预设提取算法提取所述全切片图像集的前景图像集；将所述前景图像集做分块处理，获得分块图像集，并提取所述分块图像集中有标注数据集的类别标注；将所述分块图像集和所述类别标注输入至EM模型半监督学习框架中进行模型训练，得到有标注数据集分布概率和未标注数据集分布概率；根据概率图标准化算法计算所述有标注数据集分布概率和所述未标注数据集分布概率，得到癌症概率分布图；基于所述癌症概率分布图处理所述全切片图像集，得到标准化自动检测结果；其中，所述采用预设提取算法提取所述全切片图像集的前景图像集，具体包括：构建无向图，令所述无向图中每一个节点对应所述全切片图像集中的一个像素点，提取每一个节点对应相邻像素间的连接得到边集合；获取所述边集合中的边权重，采用Kruskal算法计算所述边权重生成最小生成树；删除所述最小生成树中权重大于预设权重阈值的边，得到多个子树，计算所述多个子树的RGB平均值，获得RGB平均值最大值；将所述RGB平均值大于预设RGB阈值的子树划分为背景图像，剩余的子树作为所述前景图像集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种癌症病理图像自动检测方法及系统
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