[发明专利]数字病理图像的色彩标准化方法及系统

权利要求书

1.一种数字病理图像的色彩标准化方法，其特征在于，包括以下步骤：

从目标域获取彩色的数字病理图像；并校正所述数字病理图像的数字化色彩差异后作为参考图像；

将参考图像进行色彩扩增以模拟不同染色差异，获得每一张参考图像对应不同染色差异的多张色彩扩增图像；建立参考图像与对应的多张色彩扩增图像的相似性图；

将相似性图输入到去染色模型中，消除染色带来的色彩信息，输出保留和人体组织、细胞结构以及形态分布相关信息的多张色彩扩增图像对应的灰度特征图；

将所述色彩扩增图像对应的灰度特征图输入虚拟染色网络模型，对色彩扩增图像的灰度特征图做虚拟上色，输出上色色彩和参考图像色彩具有相似性的、经色彩标准化后的彩色图像。

2.根据权利要求1所述的数字病理图像的色彩标准化方法，其特征在于，所述去染色模型，通过以下步骤训练得到：

获取来自目标域的多张彩色病理图像，并校正所述多张数字病理图像的数字化色彩差异后生成参考图像数据集；

将参考图像数据集中的各参考图像进行色彩扩增以模拟不同染色差异，获得每一张参考图像对应不同染色差异的多张色彩扩增图像；建立以所有参考图像与对应的多张色彩扩增图像作为图节点、以参考图像与色彩扩增图像的连线作为边的相似性图；在所述相似性图中标注每张色彩扩增图像与参考图像相连的边的相似性权重；

将所述相似性图以及所有边的相似性权重作为输入，以保留和人体组织、细胞结构以及形态分布相关信息的多张色彩扩增图像对应的灰度特征图作为输出，训练去染色模型。

3.根据权利要求2所述的数字病理图像的色彩标准化方法，其特征在于，在训练所述去染色模型时，输出的所述灰度特征图为消除了色彩信息的三维图像矩阵，其中两维是与参考图像同等大小的灰度二维图像，第三维为特征通道。

4.根据权利要求2所述的数字病理图像的色彩标准化方法，其特征在于，所述去染色模型为两层以上的降采样的编码器以及对应的两层以上的上采样的解码器实现的去染色模型，所述去染色模型的输出还与用于图像灰度化的、由卷积层实现的灰度转换网络的输出进行相似性比较，去染色模型以及灰度转换网络的输出设有不同的权值。

5.根据权利要求4所述的数字病理图像的色彩标准化方法，其特征在于，在训练所述去染色模型时，以第一相似性、第二相似性以及第一鉴别器相似性最大为训练目标，采用反向传播的梯度下降方法优化去染色模型以及灰度转换网络的权值；

所述第一相似性为参考图像对应的灰度特征图与所述参考图像的色彩扩增图像对应的灰度特征图之间的相似性；所述第二相似性为参考图像对应的灰度特征图与参考图像经所述灰度转换网络转换的灰度图像之间的相似性；

第一鉴别器相似性为第一鉴别器计算的参考图像或者色彩扩增图像的灰度特征图，和灰度转换网络获得的灰度图像之间的相似性。

6.根据权利要求5所述的数字病理图像的色彩标准化方法，其特征在于，所述第一相似性以及所述第二相似性，均包括像素相似性、纹理相似性以及感知特征相似性。

7.根据权利要求2-6中任一项所述的数字病理图像的色彩标准化方法，其特征在于，所述虚拟染色网络模型，通过以下步骤训练得到：

将去染色模型输出的所述色彩扩增图像对应的灰度特征图作为输入，对色彩扩增图像的灰度特征图做虚拟上色，以上色色彩和参考图像色彩具有相似性的、经色彩标准化后的彩色图像作为输出，训练虚拟染色网络模型。

8.根据权利要求7所述的数字病理图像的色彩标准化方法，其特征在于，所述虚拟染色网络模型为两层以上的降采样的编码器以及对应的两层以上的上采样的解码器实现的虚拟染色网络模型。