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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种乳腺癌HER2的免疫组化图像自动评分方法，首先对图像块集分别使用细胞核实例分割模型和肿瘤组织语义分割模型进行推理输出细胞核分割图和肿瘤区域分割图；然后提取肿瘤区域分割图中的肿瘤区域轮廓并计算凸包比与曲率特征；再通过高斯混合模型及朴素贝叶斯分类器分类得到浸润癌区域和原位癌区域；接着对细胞核分割图进行细胞膜分割得到细胞膜区域并对细胞染色程度进行分类，得到浸润癌区域内不同染色等级的肿瘤细胞；最后进行计数和比例统计并根据临床指南准则完成乳腺癌免疫组化图像的HER2评分。本发明减少人为误差，确保结果的一致性和可靠性，大幅缩短诊断时间，对临床决策提供即时的支持。
主权项：1.一种乳腺癌HER2的免疫组化图像自动评分方法，其特征在于，包括下述步骤：获取乳腺癌免疫组化图像并进行预处理得到图像块集；分别使用细胞核实例分割模型和肿瘤组织语义分割模型对图像块集进行推理输出乳腺癌免疫组化图像的细胞核分割图和肿瘤区域分割图；提取肿瘤区域分割图中的肿瘤区域轮廓，并计算肿瘤区域轮廓的凸包比与曲率特征；通过高斯混合模型对肿瘤区域轮廓的凸包比与曲率特征进行聚类获得肿瘤区域分割图的特征先验分布，并利用朴素贝叶斯分类器对肿瘤区域分割图进行分类，得到浸润癌区域和原位癌区域；对细胞核分割图进行细胞膜分割得到细胞膜区域，提取细胞膜区域的DAB通道特征并通过朴素贝叶斯分类器基于染色等级对细胞染色程度进行分类，得到浸润癌区域内不同染色等级的肿瘤细胞；所述染色等级包括强染色、中染色、弱染色和无染色；对浸润癌区域内不同染色等级的肿瘤细胞进行计数和比例统计，根据临床指南准则完成乳腺癌免疫组化图像的HER2评分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种乳腺癌HER2的免疫组化图像自动评分方法
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