[发明专利]一种基于骨髓活检图像的造血组织比例确定方法

权利要求书

1.一种基于骨髓活检图像的造血组织比例确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取目标对象的一组骨髓活检图像序列，并在一组骨髓活检图像序列中选取出表征目标对象造血组织普遍性状态的常规型骨髓活检图像，以及选取出表征目标对象造血组织特异性状态的特异型骨髓活检图像；

步骤S2、在医疗大数据中获取一组骨髓活检图像样本，在所述骨髓活检图像样本中标记出造血组织区域，并沿造血组织区域的边界标记得到造血组织检测框，基于造血组织检测框和骨髓活检图像样本进行多旋转角度的模型训练得到检测框优化模型，以使得得到的造血组织检测框实现旋转匹配骨髓活检图像中处于任意方向的造血组织区域；

步骤S3、利用所述检测框优化模型对所述常规型骨髓活检图像进行多旋转角度的检测框优化得到常规型骨髓活检图像的一组常规型造血组织检测框，以及利用所述检测框优化模型对所述特异型骨髓活检图像进行多旋转角度的检测框优化得到特异型骨髓活检图像的一组特异型造血组织检测框；

步骤S4、对一组常规型造血组织检测框和一组特异型造血组织检测框进行面积均值化处理得到常规型造血组织检测框面积均值和特异型造血组织检测框面积均值，并基于所述检测框优化模型的优化误差对常规型造血组织检测框面积均值和特异型造血组织检测框面积均值进行误差修正得到所述常规型骨髓活检图像的造血组织面积和特异型骨髓活检图像造血组织面积，再计算所述常规型骨髓活检图像的造血组织面积和特异型骨髓活检图像的造血组织面积在常规型骨髓活检图像和特异型骨髓活检图像中的占比得到目标对象的造血组织比例区间。

2.根据权利要求1所述的一种基于骨髓活检图像的造血组织比例确定方法，其特征在于：所述在一组骨髓活检图像序列中选取出表征目标对象造血组织普遍性状态的常规型骨髓活检图像，以及选取出表征目标对象造血组织特异性状态的特异型骨髓活检图像，包括：

将一组骨髓活检图像序列中的所有骨髓活检图像进行Kmeans++聚类得到多个骨髓活检图像簇，并统计每个骨髓活检图像簇中包含的骨髓活检图像的总数量；

设定区分阈值，将每个骨髓活检图像簇中包含的骨髓活检图像的总数量与区分阈值进行比较，其中，

若骨髓活检图像的总数量低于区分阈值，则将对应的骨髓活检图像簇中国的骨髓活检图像作为特异型骨髓活检图像；

若骨髓活检图像的总数量高于或等于区分阈值，则将对应的骨髓活检图像簇中的骨髓活检图像作为常规型骨髓活检图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于骨髓活检图像的造血组织比例确定方法，其特征在于：所述基于造血组织检测框和骨髓活检图像样本进行多旋转角度的模型训练得到检测框优化模型，包括：

将每个骨髓活检图像样本依次进行顺时针90度、180度和270度的旋转得到每个骨髓活检图像样本的一组多角度图像，并将每个骨髓活检图像样本中的造血组织检测框依次进行顺时针90度、180度和270度的旋转得到所述一组多角度图像匹配的一组多角度检测框；

将所述多角度图像和多角度检测框进行对应构成模型训练的训练样本；

基于RetinaNet框架利用深度卷积神经网络对多角度图像进行图像特征提取，再利用NAS–FPN算法对提取的图像特征进行融合得到每个多角度图像的一组具有不同尺度的表征造血组织的特征图；

使用OpenCV定义法中五参数定义法来表示预测检测框，并基于所述特征图使用二进制编码标记技术得到将多角度检测框回归至与所述特征图相匹配的角度分类模型，再将所述角度分类模型基于所述训练样本进行模型训练得到所述检测框优化模型，所述检测框优化模型的函数表达式：

U_predict＝Model(E)；

式中，Model表征为检测框优化模型标识符，U_predict表征为预测检测框标识符，E表征为特征图标识符；

所述角度分类模型的损失函数为：

Loss＝smooth L1(U_predict-U_taget)；

式中，Loss表征为角度分类模型的损失函数，smooth L1表征为smooth L1损失函数运算符，U_predict表征为预测检测框，U_taget表征为多角度检测框。