[发明专利]基于图卷积的胃癌病理切片图像的处理方法及系统

权利要求书

1.一种基于图卷积的胃癌病理切片图像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1:获取胃癌病理切片，并进行数字化处理，构建胃癌数字病理切片图像数据集；

步骤S2:根据胃癌数字病理切片图像数据集，采用阈值分割算法，获取数字病理切片图像的层次先验信息；

步骤S3:根据得到的层次先验信息，构建并训练图卷积网络分割模型，并根据训练后的图卷积网络分割模型得到数字病理切片图像上胃癌区域的分割结果；

步骤S4:根据结合分割出的层次信息和胃癌区域分布信息，进行T分期的分类，并得到图像中存在神经侵犯和脉管侵犯的概率分布；

所述步骤S4具体为：

步骤S41:根据得到的切片上胃癌区域的分割结果，将分割出的胃癌区域打上标记G，癌区标记为1，非癌区标记为0；

步骤S42:根据层次标记C和癌区标记G，进行T分期的判断,若C＝1,G＝1,则判断所属T分期为T1；C＝2,G＝1,则判断所属T分期为T2；C＝3,G＝1,则判断所属T分期为T3或T4；

步骤S43:根据层次标记C和癌区标记G，进行神经侵犯和脉管侵犯的检测，若C＝1或3,G＝1,存在较大的神经侵犯可能性；若C＝1,G＝1,存在较大的脉管侵犯可能性；

步骤S44:根据步骤S42和S43得到的结果，构建神经侵犯和脉管侵犯的概率分布。

2.根据权利要求1所述的基于图卷积的胃癌病理切片图像的处理方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

步骤S11:获取胃癌病理切片，并进行数字化处理，得到病理切片的全局信息；

步骤S12:筛选出完好的数字病理切片大图，构成胃癌数字病理切片图像数据集；

步骤S13:对胃癌数字病理切片图像数据集进行预处理,得到胃癌数字病理切片图像数据集。

3.根据权利要求2所述的基于图卷积的胃癌病理切片图像的处理方法，其特征在于，所述数字化处理具体为：利用数字显微镜在低倍物镜下对获取胃癌病理切片进行逐幅扫描采集成像，显微扫描平台按照切片XY轴方向扫描移动，并在Z轴方向自动聚焦；然后，由扫描控制软件利用程控扫描方式采集高分辨数字图像，图像压缩与存储软件将图像自动进行无缝拼接处理，制作生成整张全视野的数字化切片。

4.根据权利要求2所述的基于图卷积的胃癌病理切片图像的处理方法，其特征在于，所述数字病理切片的全局信息包括颜色特征、纹理特征和形状特征。

5.根据权利要求1所述的基于图卷积的胃癌病理切片图像的处理方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

步骤S21:将预处理后的图像映射到LAB均匀颜色空间，得到图像的灰度直方图，并对直方图进行归一化操作；

步骤S22:根据归一化后的直方图，获取图像的阈值；

步骤S23:利用阈值分割算法对转化好的图像进行处理，分割出胃的三个层次：黏膜层、肌层、浆膜层，并给它们分别打上标记；

步骤S24:将已标记好的大图进行裁剪，切割成NxN的小patch，并设置训练集和测试集。