[发明专利]一种结直肠癌错配修复功能的预测方法及装置在审
申请号: | 202110606064.6 | 申请日: | 2021-05-31 |
公开(公告)号: | CN113361580A | 公开(公告)日: | 2021-09-07 |
发明(设计)人: | 丁培荣;姜武;李立;张惠忠;凌逸虹;梅伟健 | 申请(专利权)人: | 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院;中山大学肿瘤研究所) |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郭浩辉;颜希文 |
地址: | 510060 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 直肠癌 修复 功能 预测 方法 装置 | ||
1.一种结直肠癌错配修复功能的预测方法,其特征在于,包括:
获取结直肠组织的HE染色病理切片,生成所述HE染色病理切片的数字病理图像;
将所述数字病理图像划分为多个子区域,提取所述多个子区域中的组织区域;
通过组织分类器分类出所述组织区域中的肿瘤区域,再通过MSI/MSS分类模型将所述所有肿瘤区域划分为MSI区域和MSS区域;
计算所述MSI区域的数量占所述肿瘤区域的数量的比率,并根据所述比率,输出所述HE染色病理切片的预测结果。
2.如权利要求1所述的一种结直肠癌错配修复功能的预测方法,其特征在于,获取结直肠组织的HE染色病理切片,具体为:
对手术或肠镜检查过程中获取的结直肠组织的病理切片进行HE染色处理且确保每个病理切片中具有显著浸润癌区域,以此获取所述结直肠组织的HE染色病理切片。
3.如权利要求1所述的一种结直肠癌错配修复功能的预测方法,其特征在于,将所述数字病理图像划分为多个子区域,提取所述多个子区域中的组织区域,具体为:
根据预设区域大小,将所述数字病理图像切割成多个子区域;
根据预设的RGB通道阈值,计算每个子区域中背景像素点的区域占比;
根据预设的第一阈值,将所述区域占比小于等于第一阈值的子区域定义为组织区域,并提取所有组织区域。
4.如权利要求1所述的一种结直肠癌错配修复功能的预测方法,其特征在于,根据所述比率,输出所述HE染色病理切片的预测结果,具体为:
根据预设的上阈值和下阈值,将所述比率与预设的上阈值和下阈值作对比;
若所述比率大于等于所述预设的上阈值,则输出所述HE染色病理切片的预测结果为MSI的预测评分值;
若所述比率大于所述预设的下阈值且小于所述预设的上阈值,则输出所述HE染色病理切片的预测结果为IHC的预测评分值;
若所述比率小于等于所述预设的下阈值,则输出所述HE染色病理切片的预测结果为MSS的预测评分值。
5.一种结直肠癌错配修复功能的预测装置,其特征在于,包括:图像生成模块、图像处理模块、图像分类模块和数据处理模块,具体为:
所述图像生成模块用于获取结直肠组织的HE染色病理切片,生成所述HE染色病理切片的数字病理图像;
所述图像处理模块用于将所述数字病理图像划分为多个子区域,提取所述多个子区域中的组织区域;
所述图像分类模块用于通过组织分类器分类出所述组织区域中的肿瘤区域,再通过MSI/MSS分类模型将所述所有肿瘤区域划分为MSI区域和MSS区域;
所述数据处理模块用于计算所述MSI区域的数量占所述肿瘤区域的数量的比率,并根据所述比率,输出所述HE染色病理切片的预测结果。
6.如权利要求5所述的一种结直肠癌错配修复功能的预测装置,其特征在于,图像生成模块用于获取结直肠组织的HE染色病理切片,具体为:
对手术或肠镜检查过程中获取的结直肠组织的病理切片进行HE染色处理且确保每个病理切片中具有显著浸润癌区域,以此获取所述结直肠组织的HE染色病理切片。
7.如权利要求5所述的一种结直肠癌错配修复功能的预测装置,其特征在于,图像处理模块用于将所述数字病理图像划分为多个子区域,提取所述多个子区域中的组织区域,具体为:
根据预设区域大小,将所述数字病理图像切割成多个子区域;
根据预设的RGB通道阈值,计算每个子区域中背景像素点的区域占比;
根据预设的第一阈值,将所述区域占比小于等于第一阈值的子区域定义为组织区域,并提取所有组织区域。
8.如权利要求5所述的一种结直肠癌错配修复功能的预测装置,其特征在于,数据处理模块用于根据所述比率,输出所述HE染色病理切片的预测结果,具体为:
根据预设的上阈值和下阈值,将所述比率与预设的上阈值和下阈值作对比;
若所述比率大于等于所述预设的上阈值,则输出所述HE染色病理切片的预测结果为MSI的预测评分值;
若所述比率大于所述预设的下阈值且小于所述预设的上阈值,则输出所述HE染色病理切片的预测结果为IHC的预测评分值;
若所述比率小于等于所述预设的下阈值,则输出所述HE染色病理切片的预测结果为MSS的预测评分值。
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