[发明专利]一种甲状腺切片的数字病理信息处理方法

说明书

本发明公开了一种甲状腺切片的数字病理信息处理方法，所述甲状腺切片的数字病理分析方法包括：S1：获取甲状腺切片的数字病理图像集；S2：根据所述甲状腺切片的数字病理图像集，利用第一图像处理方法，得到所述甲状腺切片的第一概率数据；S3：获取甲状腺切片的高光谱图像样本集；S4：根据所述甲状腺切片的高光谱图像样本集，利用第二图像处理方法，得到所述甲状腺切片的第二概率数据；S5：根据所述第一概率数据和所述第二概率数据，得到所述甲状腺切片的数字病理信息处理结果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种甲状腺切片的数字病理信息处理方法。

背景技术

甲状腺癌是一种起源于甲状腺滤泡上皮或滤泡旁上皮细胞的恶性肿瘤，也是头颈部最为常见的恶性肿瘤。近年来，我国甲状腺癌正以每年20％的速度持续增长，极大地威胁着人民的生命健康。

甲状腺细针穿刺是通过细针穿刺病灶，吸取少许细胞成分做涂片检查的一种细胞病理学诊断方法，该技术在美国及西方国家得到广泛应用，并成为甲状腺结节常规标准诊断方法，而在我国病理医师的缺口很大，基层医院的病理医师几乎对甲状腺穿刺细胞学特征了解甚少，这样使得这种简单有效的技术不能在基层医院施行。

发明内容

本发明的目的在于提供一种甲状腺切片的数字病理信息处理方法，以能够减少误诊状况的发生概率。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

本发明提供一种甲状腺切片的数字病理信息处理方法，所述甲状腺切片的数字病理分析方法包括：

S1：获取甲状腺切片的数字病理图像集；

S2：根据所述甲状腺切片的数字病理图像集，利用第一图像处理方法，得到所述甲状腺切片的第一概率数据；

S3：获取甲状腺切片的高光谱图像样本集；

S4：根据所述甲状腺切片的高光谱图像样本集，利用第二图像处理方法，得到所述甲状腺切片的第二概率数据；

S5：根据所述第一概率数据和所述第二概率数据，得到所述甲状腺切片的数字病理信息处理结果。

可选择地，所述步骤S2包括：

S21：根据所述数字病理图像集，建立有效信息数据集；

S22：根据所述有效信息数据集，设计级联网络结构；

S23：根据所述级联网络结构，得到精细图谱研究结果；

S24：根据所述精细图谱研究结果，得到所述甲状腺切片的第一概率数据。

可选择地，所述步骤S21包括：对所述数字病理图像集进行数据处理操作，其中，所述数据处理操作包括图像分块处理、分级标注、训练/测试集合划分以及识别结果融合。

可选择地，所述步骤S22中，所述级联网络结构包括第一级联网络结构和第二级联网络结构，所述第一级联网络结构用于对所述有效信息数据集进行初步筛选，并将初步筛选结果输送至所述第二级联网络结构；所述第二级联网络结构用于引导光谱扫描仪获取所述初步筛选结果的完整光谱曲线，并根据所述完整光谱曲线建立所述精细图谱研究模型。

可选择地，所述步骤S4包括：

S31：获取所述甲状腺切片的高光谱图像样本集中每张高光谱图像的小图像样本；

S32：利用图像维信息对所述高光谱图像样本集的所有高光谱图像的小图像样本进行分类，得到第一分类结果；

S33：筛选所述第一分类结果中的风险样本；

S34：提取所述风险样本中风险组织的光谱像素；