[发明专利]切片组织识别方法、装置,细胞识别模型及组织分割模型在审
申请号: | 202110421879.7 | 申请日: | 2021-04-19 |
公开(公告)号: | CN113066080A | 公开(公告)日: | 2021-07-02 |
发明(设计)人: | 周丕轩;李志宁;郝昀超;张国根 | 申请(专利权)人: | 广州信瑞医疗技术有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/32;G06K9/38;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 张萌 |
地址: | 510700 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 切片 组织 识别 方法 装置 细胞 模型 分割 | ||
本申请提供一种切片组织识别方法、装置,细胞识别模型及组织分割模型。该方法包括:获取待识别切片图像;将待识别切片图像输入至细胞识别模型中,获取识别出的细胞类型以及识别出的细胞的位置信息;将待识别切片图像输入至组织分割模型中,生成第一图像;其中,第一图像中包括识别出的组织区域;将识别出的细胞类型以及识别出的细胞的位置信息与第一图像进行合并,生成第二图像;其中,第二图像中包括识别出的组织区域以及识别出的组织区域内部的细胞类型;根据第二图像中所识别出的组织区域内部的细胞类型,将第二图像中所识别出的组织区域进行分类。通过上述方式,降低病理医生的工作量,提高切片组织的识别效率以及识别的准确度。
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域,具体而言,涉及一种切片组织识别方法、装置,细胞识别模型及组织分割模型。
背景技术
病理切片是指取一定大小的病变组织,用病理组织学方法制成的薄片。制作时,通常将病变组织包埋在石蜡块里,用切片机切成薄片,再进行染色,用显微镜做进一步检查。医生需要借助高倍显微镜查阅图像,检查标本的组织或细胞的病理改变情况,探究病变发生的原因、发病机理和病发过程,最后做出病理诊断。组织病理和细胞病理不同,组织病理在诊断病变类型时,往往要看一种细胞或多类细胞在不同组织区域的分布、数量及细胞特征。
以慢性萎缩性胃炎为例,据慢性胃炎的病理诊断标准和新悉尼系统的直观模拟评分法,慢性胃炎下的五种组织学变化——Hp(幽门螺旋杆菌)、活动性、炎性反应、萎缩性和肠上皮化生。其中,肠上皮化生是指胃粘模出现了肠腺上皮。化生的肠腺上皮从一般组织病理学观察与小肠上皮的形态及功能非常相似,但也有一部分肠上皮化生则很像大肠上皮。肠化的上皮包括吸收细胞、杯状细胞及潘氏细胞等。医学上,判断腺体是否出现肠化,需要检测腺体中是否出现杯状细胞及潘氏细胞。因此,对细胞的检测以及对腺体的识别是诊断肠上皮化生这一组织学类型的诊断依据。
医生对患者做病理筛查的时候,通常情况下需要进行病理切片的检查,将观测到的组织与组织中的细胞之间进行相互印证,并通过经验判断,才能确切地对患者的症状做出诊断,该方式严重增加了病理医生的工作量,且该方式效率太低。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种切片组织识别方法、装置,细胞识别模型及组织分割模型,以降低病理医生的工作量,提高切片组织的识别效率。
本发明是这样实现的:
第一方面,本申请实施例提供一种切片组织识别方法,包括:获取待识别切片图像;将所述待识别切片图像输入至细胞识别模型中,获取识别出的细胞类型以及识别出的细胞的位置信息;将所述待识别切片图像输入至组织分割模型中,生成第一图像;其中,所述第一图像中包括识别出的组织区域;将所述识别出的细胞类型以及所述识别出的细胞的位置信息与所述第一图像进行合并,生成第二图像;其中,所述第二图像中包括所述识别出的组织区域以及所述识别出的组织区域内部的细胞类型;根据所述第二图像中所识别出的组织区域内部的细胞类型,将所述第二图像中所识别出的组织区域进行分类。
在本申请实施例中,预先构建好用于识别细胞类型和细胞的位置信息的细胞识别模型以及用于识别出组织区域的组织分割模型,当获取待识别切片图像之后,将该图像分别输入至训练好的两个模型中,得到该图像中识别出的细胞类型、识别出的细胞的位置信息以及识别出的组织区域,最后将三种数据合并即可得到识别出组织区域以及识别出组织区域内部的细胞类型的第二图像,最后再根据细胞类型对组织区域进行分类,即可完成对切片组织的识别。通过上述方式,降低病理医生的工作量,提高切片组织的识别效率以及识别的准确度。
结合上述第一方面提供的技术方案,在一些可能的实现方式中,通过如下步骤得到所述细胞识别模型,该步骤包括:获取第一训练样本数据;其中,所述第一训练样本数据包括多张样本切片图像以及每张样本切片图像对应的标注数据,所述标注数据包括细胞类型以及细胞的位置信息;基于所述第一训练样本数据将初始模型训练至收敛,得到所述细胞识别模型。
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