[发明专利]影像学图像与病理学图像的关联方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了一种影像学图像与病理学图像的关联方法，包括：首先获取病变组织的第一真实影像学图像、病变组织样本的第二真实影像学图像及病变组织样本的真实病理学图像。再根据第二真实影像学图像和真实病理学图像微调已收敛的生成对抗网络，直至生成对抗网络基于目标对象的真实影像学图像生成虚拟病理学图像，且该虚拟病理学图像与目标对象的真实病理学图像相似。最后通过微调后的生成对抗网络将第一真实影像学图像生成为病变组织的虚拟病理学图像，这样对于病变组织就能实现影像学图像与病理学图像，在图像级别的紧密关联，促进宏观与微观的关联研究。此外，还提出了影像学图像与病理学图像的关联装置、设备和存储介质。

技术领域

本发明涉及医学图像技术领域，尤其是涉及影像学图像与病理学图像的关联方法、装置、设备和介质。

背景技术

病理学(pathology)，是对取自病人活体内的病变组织样本、细胞，进行病理诊断的一门医疗实践科学，包括离体化生物组织，化学与免疫学染色，在显微镜或数字病理扫描仪下进行观察等步骤。相应的，病理学图像是微观细胞级、组织级的精细图像。

医学影像学(Medical Imaging)，则是研究借助于某种介质(如X射线、电磁场、超声波等)与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来。相较于病理学图像，影像学图像更具有宏观性及整体性。

两者图像，在同一个病例中，往往从不同的维度、不同的成像方式而呈现在医生的视野之内。传统病理学图像与影像学图像之间的关联，对于某一个病变组织，多数仅为文本型的简单关联，而缺少图像级别的紧密关联。这也导致病理学图像与影像学图像之间的联系不足，制约了医学图像之间宏观与微观的关联研究。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供影像学图像与病理学图像的关联方法、装置、设备和介质，以解决病理学图像与影像学图像之间的联系不足的问题。

一种影像学图像与病理学图像的关联方法，所述方法包括：

获取目标对象的病变组织的第一真实影像学图像、病变组织样本的第二真实影像学图像及所述病变组织样本的真实病理学图像；其中，所述病变组织样本为通过对所述病变组织进行粗针穿刺得到；

根据所述第二真实影像学图像和所述真实病理学图像微调已收敛的生成对抗网络；其中，微调后的生成对抗网络基于所述目标对象的真实影像学图像生成虚拟病理学图像，且所述虚拟病理学图像与所述目标对象的真实病理学图像相似；

通过微调后的生成对抗网络将所述第一真实影像学图像生成为所述病变组织的虚拟病理学图像。

在其中一个具体实施例中，生成对抗网络包括生成器和判别器，所述方法，还包括：

基于多个训练对象获取多组训练图像集；其中，一组训练图像集由一张真实影像学训练图像和一张真实病理学训练图像组成，同一组训练图像集内的真实影像学训练图像与真实病理学训练图像对应同一训练对象的病变组织样本内的同一位置；

将一张真实影像学训练图像输入所述生成器，获取生成的虚拟病理学训练图像；

将所述虚拟病理学训练图像和同一组训练图像集内的真实病理学训练图像输入所述判别器，以得到第一判别结果，根据所述第一判别结果对所述生成器和所述判别器进行迭代调参，以增大所述判别器判别正确的概率，且增大所述生成器生成的图像使所述判别器判别错误的概率，返回执行所述将一张真实影像学训练图像输入所述生成器，获取生成的虚拟病理学训练图像的步骤，直至生成对抗网络收敛；其中，所述第一判别结果用于指示所述虚拟病理学训练图像和所述真实病理学训练图像是否为生成的图像。

在其中一个具体实施例中，所述将所述虚拟病理学训练图像和同一组训练图像集内的真实病理学训练图像输入所述判别器，以得到第一判别结果，根据所述第一判别结果对所述生成器和所述判别器进行迭代调参，包括：