[发明专利]构建癌症病理图像虚拟病例库的方法以及基于卷积神经网络的多尺度癌症检测系统

摘要

本发明公开了癌症病理图像虚拟病例库的建立以及基于卷积神经网络的多尺度癌症检测系统，该系统是基于一种卷积神经网络的方法，在病理全扫描切片上面检测癌症团区域，包括了四个模块：1)病理切片图像预处理模块；2)虚拟病例数据库构建模块；3)高尺度癌团检测模块；4)小尺度癌团分类模块；本发明可充分利用病理图像的多尺度信息，在不同尺度上，根据图像的特性，设计不同的策略对疑似癌症区域进行检测，同时在训练数据不足的情况下，本发明建立的虚拟病例库方法可以为目前数据驱动的深度学习方法提供更多的训练数据集。具有多尺度检测、相对少量的数据驱动等特点，在保证整体召回率和准确率的基础上，降低单次识别所需要的计算资源，提高算法的时间效率的特点。

主权项

1.构建癌症病理图像虚拟病例库的方法，其特征在于包括：步骤(1)全扫描切片图像预处理：将全扫描切片图像从RGB色彩空间转化为HSL色彩空间，使用最大类间差方法进行阈值分割来获取组织区域；步骤(2)、虚拟病例库构建：使用深度卷积生成对抗网络，训练二维生成对抗网络DCGAN，生成不同类型的病变区域图像，随后将其嵌入到正常组织区域中，得到拼接后的虚拟病理图像，从而构建为虚拟病例库。