[发明专利]基于极坐标表示的组织病理图像细胞核分割方法及系统在审
申请号: | 202011351415.5 | 申请日: | 2020-11-26 |
公开(公告)号: | CN112330701A | 公开(公告)日: | 2021-02-05 |
发明(设计)人: | 郑元杰;马帅;姜岩芸;肖伟;姚志刚;周小明 | 申请(专利权)人: | 山东师范大学 |
主分类号: | G06T7/12 | 分类号: | G06T7/12;G06T7/13;G16H30/20;G06N3/04 |
代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人: | 李圣梅 |
地址: | 250014 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 坐标 表示 组织 病理 图像 细胞核 分割 方法 系统 | ||
1.基于极坐标表示的组织病理图像细胞核分割方法,其特征在于,包括:
获取待分割图像;
对待分割图像进行预处理,获得若干个待分割图像块;
提取待分割图像块的图像特征,并基于极坐标系建模得到图像特征的分类数据、中心点坐标和射线长度;根据分类数据、中心点坐标和射线长度进行待分割图像块的细胞核分割,得到包含每个细胞核的中心位置坐标和边缘的图像块。
2.如权利要求1所述的细胞核自动分割方法,其特征在于,所述对待分割图像进行预处理,获得若干个图像块步骤包括,将待分割图像经过放大处理后切分为若干个图像块;将得到的图像块进行图像归一化处理,得到待分割图像块。
3.如权利要求1所述的细胞核自动分割方法,其特征在于,提取图像块的图像特征,并基于极坐标系建模得到图像特征的分类数据、中心点坐标和射线长度步骤包括,建立细胞核分割模型,所述细胞核分割模型包括特征提取模块、头网络模块和损失函数模块。
4.如权利要求1所述的细胞核自动分割方法,其特征在于,所述特征提取模块包括骨干卷积神经网络和特征金字塔网络,经过特征提取模块得到不同尺度的特征,用于细胞核中心定位和边缘回归。
5.如权利要求4所述的细胞核自动分割方法,其特征在于,所述头网络模块包括第一分支和第二分支,所述第一分支用于得到目标分类和中心点;所述第二分支用于回归以中心点为起点发射出的射线长度。
6.如权利要求4所述的细胞核自动分割方法,其特征在于,头网络模块的工作步骤包括:
建立遮罩的极坐标,选定遮罩中心通过n条射线从遮罩中心点开始间隔角度向外发散,根据n条射线的长度得到目标的遮罩边缘;
优选的,得到目标的遮罩边缘的具体步骤为,首先选定遮罩中心,n条射线从遮罩中心点开始间隔角度向外发散;得到n条射线的长度,射线的长度为中心到物体边缘的距离;从0°开始,以10°为间隔逐个找到控制点;将n个控制点相连,得到目标的遮罩边缘;
优选的,采用待分割图像块的质心附近的9至16个点作为中心点的候选点;每个候选点为起始点向目标物体边缘均匀发散,得到射线长度组,根据射线长度组计算候选中心点的权值;
优选的,在所有的候选点中,计算对应的射线长度中的最小值和最大值,根据最小值和最大值差值对中心点的候选点进行重新加权,找到最优中心点。
7.如权利要求4所述的细胞核自动分割方法,其特征在于,所述损失函数模块采用极坐标交并比损失函数,通过积分的方式计算预测的掩膜与真实掩膜之间的交并比;将模型转换为离散求和形式,用来生成掩膜的射线以中心点为起始,均匀指向物体边缘。
8.基于极坐标表示的组织病理图像细胞核分割系统,其特征在于,包括:
数据采集模块:获取待分割图像;
图像预处理模块:对待分割图像进行预处理,获得若干个待分割图像块;
数据处理模块:提取待分割图像块的图像特征,并基于极坐标系建模得到图像特征的分类数据、中心点坐标和射线长度;根据分类数据、中心点坐标和射线长度进行待分割图像块的细胞核分割,得到包含每个细胞核的中心位置坐标和边缘的图像块。
9.一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令,其特征在于,所述计算机指令被处理器执行时,完成如权利要求1-7任一所述的基于极坐标表示的组织病理图像细胞核分割方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成如权利要求1-7任一所述的基于极坐标表示的组织病理图像细胞核分割方法。
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