[发明专利]生物组织图像的识别方法及装置

权利要求书

1.一种生物组织图像的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：

对生物组织图像进行区域区分，并识别出若干个一级结构区域；

基于至少一个所述一级结构区域，通过第一筛选策略识别出至少一个从属于任一所述一级结构区域的二级结构区域；

基于至少一个所述二级结构区域，通过第二筛选策略从所述二级结构区域的内部识别出至少一个特征区域，包括：

对所有所述二级结构区域进行区域总面积计算，得到所述二级结构区域的总面积S；计算所述二级结构区域中的有效面积S1，计算有效面积S1占总面积S的比例β1；判断β1是否小于第一阈值；若是，将部分所述二级结构区域筛选为特征区域;所述有效面积S1为所述二级结构区域内所有像素点的面积之和；或者，

获取所述二级结构区域中的干扰区域，以所述干扰区域的中心为圆心，以第二阈值为半径得到干扰范围，将所述干扰范围内的所有所述二级结构区域划分为特征区域，和/或将所述干扰范围外，所有满足所述特征区域的分布特征的所述二级结构区域划分为特征区域；

所述第一筛选策略和第二筛选策略分别基于面积参数、距离参数、分布特征和边界坐标中的至少一种得到。

2.根据权利要求1所述的生物组织图像的识别方法，其特征在于，所述干扰区域为在所述二级结构区域中，所述特征区域的密度超过第三阈值的特征集中区域。

3.根据权利要求1所述的生物组织图像的识别方法，其特征在于，还包括基于至少一个所述二级结构区域，从所述二级结构区域的外部识别出至少一个所述特征区域，包括：

将除所述二级结构区域外，满足所述特征区域的分布特征的区域划分为特征区域。

4.根据权利要求1所述的生物组织图像的识别方法，其特征在于，所述通过第一筛选策略识别出至少一个从属于任一所述一级结构区域的二级结构区域，包括：

在剩余的所述生物组织图像中区分出备选区域；

融合至少两个相邻或交叠的所述一级结构区域，基于对融合后的每个单独的所述一级结构区域的划分，区分出若干个目标区域；

将所述目标区域内，满足所述二级结构区域的分布特征的所述备选区域划分为二级结构区域。

5.根据权利要求4所述的生物组织图像的识别方法，其特征在于，所述将所述目标区域内，满足所述二级结构区域的分布特征的所述备选区域划分为二级结构区域，包括：

将所述目标区域内，在预设角度方向相连通的所述备选区域划分为二级结构区域。

6.根据权利要求4所述的生物组织图像的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标区域内，满足所述特征区域的分布特征的所述备选区域划分为特征区域。

7.根据权利要求4所述的生物组织图像的识别方法，其特征在于，所述通过第一筛选策略识别出至少一个从属于任一所述一级结构区域的二级结构区域，还包括：

基于所述一级结构区域筛选出备选区域，根据所述备选区域的像素点百分比与所述备选区域的最大像素点百分比的关系，将部分所述备选区域划分为二级结构区域。

8.根据权利要求7所述的生物组织图像的识别方法，其特征在于，所述根据所述备选区域的像素点百分比与所述备选区域的最大像素点百分比的关系，将部分所述备选区域划分为二级结构区域，包括：

当所述备选区域的像素点百分比等于所述备选区域的最大像素点百分比的1/2，将以所述一级结构区域的中心为圆心，以第四阈值为半径范围内的所述备选区域划分为二级结构区域。

9.根据权利要求1所述的生物组织图像的识别方法，其特征在于，

还包括：采用色彩修正、对比度调节、比例调节、变形修复、滤波操作、图像分割算法的至少一种预处理手段对所述生物组织图像进行预处理。