[发明专利]病理切片图像处理和模型训练方法及设备

权利要求书

1.一种病理切片图像处理方法，其特征在于，包括：

根据原始病理切片图像获得多个单通道图像；

获取各个所述单通道图像的图像直方图数据；

融合各个图像直方图数据得到融合图像直方图数据，所述融合图像直方图数据的数据分布均匀程度小于各个所述图像直方图数据的数据分布均匀程度；

根据所述融合图像直方图数据对所述多个单通道图像中的一个单通道图像进行二值化处理得到二值病理切片图像；

所述融合各个图像直方图数据得到融合图像直方图数据，包括：

分别确定所述图像直方图数据的距离值；

将所述距离值作为相应的图像直方图数据的系数，将各个图像直方图数据与相应的距离值进行相乘运算，并将各个相乘运算的结果进行相加融合运算得到所述融合图像直方图数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个单通道图像包括灰度图像、红色通道图像、绿色通道图像、蓝色通道图像中的至少两个图像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多个单通道图像中至少包括灰度图像，所述灰度图像是基于原始病理切片图像的红色通道数据、绿色通道数据和蓝色通道数据进行运算得到的灰度图像；

在所述根据所述融合图像直方图数据对所述多个单通道图像中的一个单通道图像进行二值化处理得到二值病理切片图像的步骤中，二值化处理的对象为所述灰度图像。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合图像直方图数据对所述多个单通道图像中的一个单通道图像进行二值化处理得到二值病理切片图像，包括：

确定所述融合直方图数据中的两个峰值，并在所述两个峰值之间确定一个像素值；

将所确定的像素值作为阈值对所述多个单通道图像中的一个单通道图像进行二值化处理得到二值病理切片图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述两个峰值之间确定一个像素值，包括：

分别确定所述两个峰值之间的全部像素值对应的像素数量；

确定最小像素数量对应的像素值。

6.一种病理切片图像识别模型训练方法，其特征在于，包括：

获取原始病理切片图像和带有标注的病理切片图像；

根据权利要求1-5中任一项所述的方法得到所述二值病理切片图像；

利用所述二值病理切片图像对所述带有标注的病理切片图像进行掩膜处理；

利用掩膜处理后并带有标注的病理切片图像及其对应的标签对机器学习模型进行训练。

7.一种病理切片图像处理设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-5中任意一项所述的病理切片图像处理方法。

8.一种病理切片图像识别模型训练设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求6所述的训练方法。