[发明专利]图像分类方法、系统、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，所述图像分类方法包括：

获取待处理病理切片图像；

从所述待处理病理切片图像中选取一定数量的子切片图像，所述子切片图像为能够体现病理特征的图像；

构建一定数量的所述子切片图像对应的图结构信息，所述图结构信息用于表征不同的所述子切片图像对应的图像节点信息和图像关联关系信息；

将所述图结构信息输入至病理分类模型，以输出所述待处理病理切片图像对应的图像分类结果。

2.如权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，在一种预设分辨率下，所述图像节点信息对应所述子切片图像的图像描述信息；

所述图像关联关系信息用于表征所述预设分辨率下，空间位置相邻的所述子切片图像之间的位置连接关系。

3.如权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，在至少两个预设分辨率下，所述图像节点信息对应所述子切片图像的图像描述信息；

所述图像关联关系信息用于表征同一所述预设分辨率下，空间位置相邻的所述子切片图像之间的位置连接关系；和不同的所述预设分辨率下，两个所述子切片图像中对应的内容之间的连接关系。

4.如权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，在一种预设分辨率下，所述从所述待处理病理切片图像中选取一定数量的子切片图像的步骤包括：

按照设定选取规则从所述预设分辨率的所述待处理病理切片图像中选取一定数量的子切片图像；或，

在至少两个预设分辨率下，所述从所述待处理病理切片图像中选取一定数量的子切片图像的步骤包括：

按照设定选取规则从每个所述预设分辨率的所述待处理病理切片图像中选取一定数量的子切片图像；

其中，所述设定选取规则对应选取所述待处理病理切片图像中的全部子切片图像、选取所述待处理病理切片图像中的设定数量比例的子切片图像、确定感兴趣区域以选取所述感兴趣区域中的全部子切片图像、在所述感兴趣区域中按照固设方式选取子切片图像、在所述感兴趣区域中一次随机选取子切片图像、或者在所述感兴趣区域中多次随机选取子切片图像。

5.如权利要求3所述的图像分类方法，其特征在于，获取所述病理分类模型的步骤包括：

获取训练集中的样本病理切片图像；

从所述样本病理切片图像中选取一定数量的样本子切片图像；

构建一定数量的样本子切片图像在一种预设分辨率下对应的样本图结构信息；

将一种预设分辨率下的所述样本图结构信息对应的图像节点信息和图像关联关系信息作为输入，所述样本病理切片图像对应的样本分类结果作为输出，训练得到用于预测病理种类的所述病理分类模型；或，

分别构建一定数量的样本子切片图像在至少两个预设分辨率下对应的样本图结构信息；

将每个预设分辨率下的所述样本图结构信息中的图像节点信息，和表征同一所述预设分辨率下空间位置相邻的样本子切片图像之间的位置连接关系，以及不同的所述预设分辨率下，两个样本子切片图像中对应的内容之间的连接关系的图像关联关系信息作为输入，所述样本病理切片图像对应的样本分类结果作为输出，训练得到用于预测病理种类的所述病理分类模型。

6.如权利要求5所述的图像分类方法，其特征在于，所述病理分类模型包括图卷积神经网络，获取所述病理分类模型的步骤还包括：

对于任意一个预设分辨率下所述样本子切片图像，对每个所述样本子切片图像的图像节点信息进行特征提取以获取设定维度的特征信息；

基于所述特征信息和所述图像关联关系信息构建与所述图卷积神经网络匹配的自注意力机制，所述自注意力机制用于计算每个所述样本子切片图像对分类结果的影响程度；

其中，所述病理分类模型包括所述自注意力机制。

7.如权利要求6所述的图像分类方法，其特征在于，所述病理分类模型的同一层中采用一个或者多个注意力端，每个所述注意力端与不同的所述自注意力机制相对应，不同的所述自注意力机制对应用于表征病理情况的不同体现特征。