[发明专利]基于高光谱成像的精标注数字病理数据集自动生成方法

权利要求书

1.基于高光谱成像的精标注数字病理数据集自动生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于病理样本，获取基准组织学染色切片与双重染色切片；

基于所述基准组织学染色切片，获取二维彩色基准全玻片图像，基于所述双重染色切片，获取双染高光谱图像；

基于所述二维彩色基准全玻片图像与所述双染高光谱图像，建立虚拟染色模型；

基于所述双染高光谱图像，建立标注信息分割模型，

基于所述双染高光谱图像和所述虚拟染色模型、所述双染高光谱图像和所述标注信息分割模型，获得所述精标注数字病理数据集；

建立虚拟染色模型的步骤包括：

建立高光谱循环生成对抗网络；

基于所述双染高光谱图像获取伪彩色合成图像；

基于所述二维彩色基准全玻片图像与所述伪彩色合成图像对所述高光谱循环生成对抗网络进行训练，获得所述虚拟染色模型；

所述高光谱循环生成对抗网络包括两个生成器与两个判别器；

两个所述生成器均设置编码器、转码器和解码器；

所述编码器包括3个降采样层，所述转码器包括9个残差块，所述解码器包括3个上采样层；

两个所述判别器均包括若干个降采样层；

建立标注信息分割模型的步骤包括：

基于梯度提升决策树和图割算法对所述双染高光谱图像进行图像分割处理，获取感兴趣肿瘤区域的二值图像；

通过提取所述二值图像的外轮廓，获得病例数据集所需的标注文件，完成标注信息分割模型的构建；

获得所述精标注数字病理数据集的步骤包括：

将所述双染高光谱图像输入所述虚拟染色模型中，获得彩色基准染色图像；

将所述双染高光谱图像输入所述标注信息分割模型中，获取标注信息；

基于所述彩色基准染色图像与所述标注信息，构成所述精标注数字病理数据集。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像的精标注数字病理数据集自动生成方法，其特征在于，

获取基准组织学染色切片与双重染色切片的步骤包括：

基于病理样本获取病理切片；

基于苏木素-伊红对病理切片进行染色处理，获得所述基准组织学染色切片；

基于苏木素-伊红与免疫组化标记物对病理切片进行染色处理，获得所述双重染色切片。

3.根据权利要求1所述的基于高光谱成像的精标注数字病理数据集自动生成方法，其特征在于，

所述二维彩色基准全玻片图像的获取方式为:利用全玻片扫描仪对所述基准组织学染色切片进行放大视场采集，获得所述二维彩色基准全玻片图像。

4.根据权利要求1所述的基于高光谱成像的精标注数字病理数据集自动生成方法，其特征在于，

获取双染高光谱图像的步骤包括：

基于所述双重染色切片获取三维显微高光谱图像与空白高光谱图像；

对所述三维显微高光谱图像与空白高光谱图像进行预处理，获取双染高光谱图像。

5.根据权利要求4所述的基于高光谱成像的精标注数字病理数据集自动生成方法，其特征在于，

所述三维显微高光谱图像与空白高光谱图像的获取方式为：利用高光谱显微镜对所述双重染色切片进行放大单视场采集，其中，采集包含生物组织的图像，获得所述三维显微高光谱图像，采集无任何生物组织的空白图像，获得所述空白高光谱图像。

6.根据权利要求4所述的基于高光谱成像的精标注数字病理数据集自动生成方法，其特征在于，

对所述三维显微高光谱图像与空白高光谱图像进行预处理的方式为：利用光谱归一化方法对所述三维显微高光谱图像与空白高光谱图像进行浮点除法运算处理。