[发明专利]病理图关键区域确定方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种病理图关键区域确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理病理图；

将所述待处理病理图分割为多个待处理病理子图；

将各所述待处理病理子图输入到预先确定的分类器中进行分析，确定各所述待处理病理子图中包含目标信息的目标待处理病理子图，以及所述目标待处理病理子图的目标特征；

针对各所述目标待处理病理子图，将该目标待处理病理子图的目标特征输入到预先确定的分割模型中，得到划分出目标信息区域的该目标待处理病理子图对应的目标图片；

组合各所述目标图片，得到针对于所述待处理病理图的病理图关键区域；

其中，所述将该目标待处理病理子图的目标特征输入到预先确定的分割模型中，得到划分出目标信息区域的该目标待处理病理子图对应的目标图片，包括：

针对该目标待处理病理子图的目标特征，通过所述分割模型的多个卷积层对该目标待处理病理子图进行第一卷积运算，得到第一结果；

对所述第一结果进行空洞卷积金字塔池化以及全局平均池化，得到第二结果；

提取所述分割模型中指定卷积层的卷积结果，对所述卷积结果进行第二卷积运算，得到第三结果；

对所述第二结果、所述第三结果，进行求和及第三卷积运算，得到划分出目标信息区域的该目标待处理病理子图对应的目标图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标待处理病理子图的目标特征为：所述分类器中，所述分类器与预设分割模型相同的前N个卷积层的第N个卷积层的卷积结果，所述分割模型为去掉所述前N个卷积层的所述预设分割模型，其中，N为大于零的自然数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将各所述待处理病理子图输入到预先确定的分类器中进行分析之前，所述方法还包括：

将各所述待处理病理子图的色彩调节为与标准图片的色彩一致的图片。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各所述待处理病理子图输入到预先确定的分类器中进行分析，确定各所述待处理病理子图中包含目标信息的目标待处理病理子图，包括：

针对各所述待处理病理子图，通过所述分类器判断该待处理病理子图中是否包目标信息；

若所述待处理病理子图中包含所述目标信息，则确定所述待处理病理子图为目标待处理病理子图。

5.一种病理图关键区域确定装置，其特征在于，所述装置包括：

待处理病理图获取模块，用于获取待处理病理图；

待处理病理图分割模块，用于将所述待处理病理图分割为多个待处理病理子图；

目标待处理病理子图确定模块，用于将各所述待处理病理子图输入到预先确定的分类器中进行分析，确定各所述待处理病理子图中包含目标信息的目标待处理病理子图，以及所述目标待处理病理子图的目标特征；

目标图片确定模块，用于针对各所述目标待处理病理子图，将该目标待处理病理子图的目标特征输入到预先确定的分割模型中，得到划分出目标信息区域的该目标待处理病理子图对应的目标图片；

关键区域确定模块，用于组合各所述目标图片，得到针对于所述待处理病理图的病理图关键区域，

其中，目标图片确定模块，包括：

第一结果确定子模块，用于针对该目标待处理病理子图的目标特征，通过分割模型的多个卷积层对该目标待处理病理子图进行第一卷积运算，得到第一结果；

第二结果确定子模块，用于对所述第一结果进行空洞卷积金字塔池化以及全局平均池化，得到第二结果；

第三结果确定子模块，用于提取所述分割模型中指定卷积层的卷积结果，对所述卷积结果进行第二卷积运算，得到第三结果；

目标图片确定子模块，用于对所述第二结果、所述第三结果，进行求和及第三卷积运算，得到划分出目标信息区域的该目标待处理病理子图对应的目标图片。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

待处理病理子图色彩调节模块，用于将各所述待处理病理子图的色彩调节为与标准图片的色彩一致的图片。