[发明专利]病理图像的处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种病理图像的处理方法，用于检测病理图像中的感兴趣区域，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测病理图像；

对所述待检测病理图像进行第一卷积操作，得到第一特征图；

对所述第一特征图进行第二卷积操作，得到第二特征图，所述第二特征图隐含感兴趣区域中心信息以及感兴趣区域尺度信息；

对所述第二特征图按第一预设次数分别进行下采样，并根据下采样的结果得到第三特征图；

对所述第三特征图进行第三卷积操作，得到不同尺度的第四特征图；

对最小尺度的第四特征图进行上采样，并融合对应尺度的第四特征图，得到不同尺度的第五特征图；

基于所述第五特征图，预测并回归所述待检测病理图像中的感兴趣区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述待检测病理图像进行第一卷积操作，得到第一特征图之前，所述方法还包括：

对所述待检测病理图像进行预处理，得到输入病理图像，所述预处理包括切片以及拼接。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二卷积操作包括中心卷积操作以及尺度卷积操作，所述对所述第一特征图进行第二卷积操作，得到第二特征图，包括：

对所述第一特征图进行中心卷积操作，得到隐含感兴趣区域中心信息的第一子特征图；

对所述第二特征图进行尺度卷积操作，得到隐含感兴趣区域尺度信息的第二子特征图；

将所述第一子特征图与所述第二子特征图进行融合，得到第二特征图。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二特征图按第一预设次数分别进行下采样，并根据下采样的结果得到第三特征图，包括：

对所述第二特征图按第一预设次数分别进行下采样，得到第一数量的不同尺度的下采样图，所述第一数量与所述第一预设次数相关；

对所述不同尺寸的下采样图进行融合，得到第三特征图。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第三特征图进行第三卷积操作，得到不同尺度的第四特征图，包括：

在当前尺度的卷积操作完成后，将所述当前尺度的输出特征按预设的倍数进行下采样，得到第四特征图。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对最小尺度的第四特征进行上采样，并融合对应尺度的第四特征图，得到不同尺度的第五特征图，包括：

对最小尺度的第四特征按所述预设的倍数进行上采样，得到不同尺度的上采样图；

通过第四卷积操作将相同尺度的第四特征图与上采样图进行融合，得到不同尺度的第五特征图。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第五特征图，预测并回归所述待检测病理图像中的感兴趣区域，包括：

通过对所述不同尺度的第五特征图进行预测分类，输出对应不同尺度的感兴趣区域；

基于所述不同尺度的感兴趣区域进行分类，得到目标感兴趣区域；

将所述目标感兴趣区域回归到所述待检测病理图像，得到所述待检测病理图像中的感兴趣区域。

8.一种病理图像的处理装置，用于检测病理图像中的感兴趣区域，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待检测病理图像；

第一卷积模块，用于对所述待检测病理图像进行第一卷积操作，得到第一特征图；

第二卷积模块，用于对所述第一特征图进行第二卷积操作，得到第二特征图，所述第二特征图隐含病理区域中心信息以及病理区域尺度信息；

下采样模块，用于对所述第二特征图按第一预设次数依次进行下采样，并根据下采样的结果得到第三特征图；

第三卷积模块，用于对所述第三特征图进行第三卷积操作，得到不同尺度的第四特征图；

上采样模块，用于对最小尺度的第四特征进行上采样，并融合对应尺度的第四特征图，得到不同尺度的第五特征图；

预测回归模块，用于基于所述第五特征图，预测并回归所述待检测病理图像中的感兴趣区域。