[发明专利]感兴趣区域的划分方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种感兴趣区域的划分方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待划分感兴趣区域的质谱成像数据、所述质谱成像数据对应的生物组织切片染色图像以及多个感兴趣区域个数；

将所述生物组织切片染色图像划分为多个图像块；

针对每个感兴趣区域个数，基于所述感兴趣区域个数对所述质谱成像数据中各个像素进行聚类，得到第一聚类结果；基于所述感兴趣区域个数对所述生物组织切片染色图像中各个图像块进行聚类，得到第二聚类结果；计算所述第一聚类结果和所述第二聚类结果的一致性参数；

确定最大的一致性参数对应的感兴趣区域个数为目标感兴趣区域个数；

根据所述目标感兴趣区域个数对应的第一聚类结果和第二聚类结果，得到所述质谱成像数据的感兴趣区域的划分结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述生物组织切片染色图像划分为多个图像块，包括：

基于所述质谱成像数据与所述生物组织切片染色图像的像素映射关系，将所述生物组织切片染色图像划分为多个图像块，每个图像块中的像素对应所述质谱成像数据中的一个像素。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述感兴趣区域个数对所述质谱成像数据中各个像素进行聚类，得到第一聚类结果，包括：

对所述质谱成像数据中各个像素的质谱图进行降维，得到降维后的质谱图谱；

采用聚类算法，基于所述感兴趣区域个数对各个降维后的质谱图进行聚类，得到第一聚类结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述感兴趣区域的个数对所述生物组织切片染色图像中各个图像块进行聚类，得到第二聚类结果，包括：

对每个图像块进行特征提取，得到每个图像块的组织形态学特征向量，所述组织形态学特征向量中每个元素对应一个组织形态学特征在所述图像块的响应强度；

基于所述感兴趣区域的个数以及各个图像块的组织形态学特征向量，对所述生物组织切片染色图像中各个图像块进行聚类，得到第二聚类结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对每个图像块进行特征提取，得到每个图像块的组织形态学特征向量，包括：

利用特征提取网络，对每个待处理图像块进行特征提取，得到每个待处理图像块的组织形态学特征向量，所述特征提取网络是利用自然图像数据集对卷积神经网络预训练得到的。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述感兴趣区域的个数以及各个图像块的组织形态学特征向量，对所述生物组织切片染色图像中各个图像块进行聚类，得到第二聚类结果，包括：

获取各个图像块在所述生物组织切片染色图像中的位置信息；

基于各个图像块在所述生物组织切片染色图像中的位置信息，以及各个图像块的组织形态学特征向量，生成形态学特征数据集；

基于所述形态学特征数据集，生成组织形态学特征空间分布图，所述组织形态学特征空间分布图中每个空间位置点对应一张组织形态特征谱；

对各个组织形态特征谱进行降维，得到降维后的组织形态特征谱；

采用聚类算法，基于所述感兴趣区域个数对各个降维后的组织形态特征谱进行聚类，得到第二聚类结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一聚类结果和所述第二聚类结果的一致性参数，包括：

计算所述第一聚类结果和所述第二聚类结果的Cohen’s Kappa系数，作为所述第一聚类结果和所述第二聚类结果的一致性参数。