[发明专利]生物组织影像识别的方法及其系统、计算机储存介质

权利要求书

1.一种生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

对生物组织图像进行面积计算，并区分出若干个一级结构区域；

基于至少一个所述一级结构区域，区分出至少一个从属于任一所述一级结构区域的二级结构区域；

基于至少一个所述二级结构区域，区分出至少一个特征区域。

2.根据权利要求1所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述区分二级结构区域至少包括步骤：在每个一级结构区域中应用灰度值阀值法选取至少一个在预设阀值范围内的像素点作为识别对象，所述识别对象通过灰度值增长凸显成为第一候选结构区域，再通过条件筛选得到二级结构区域。

3.根据权利要求2所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述条件筛选至少包括位置、距离、面积、边界、形态、对比度之一的数值范围。

4.根据权利要求2所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述区分二级结构区域的步骤之前，还包括步骤：融合至少两个相邻或交叠的所述一级结构区域。

5.根据权利要求2所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述识别对象的特征属性参数提取自包括血管、结缔组织、神经细胞、肌肉组织、胶原纤维、脂肪组织的中至少一种组织，所述特征属性参数的集合预录入至第一数据库中。

6.根据权利要求5所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述区分特征区域至少包括步骤：基于所述至少一个二级结构区域，结合所述一级结构区域，再通过集合了其他指定结构组织的特征属性参数的第二数据库的对应匹配，得到所述特征区域。

7.根据权利要求2所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述方法还包括针对识别得到的一级结构区域、二级结构区域、特征区域、识别对象的任一种进行量化参数的提取，所述量化参数包括边界、面积、几何尺寸、数量的至少一种参数。

8.根据权利要求7所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述几何尺寸至少包括识别对象中血管的壁厚值、胶原纤维的长度值以及一级结构区域、二级结构区域、特征区域的中心线位置和/或质心位置。

9.根据权利要求7所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：对所述量化参数按照参数的属性进行分类并且建立数学模型，归一化处理后进行测试，以多次调整量化分类的正确率。

10.根据权利要求9所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述归一化处理应用以下公式：

其中，h_θ(x)是描述生物组织图像性质的描述函数，θ是权重系数，x是特征向量，e为自然对数，m是特征向量维度。

11.根据权利要求1所述生物组织影像识别的方法，其特征在于，所述方法至少还包括以下步骤：对所述生物组织图像进行色彩修正、对比度调节、比例调节、变形修复的至少一种预处理手段。

12.一种生物组织影像识别的系统，其特征在于，其包括：

处理器，用于向该识别系统的其他部分发送指令，执行预设的程序，以针对所输入的生物组织图像进行各级结构区域的识别区分；

几何计算模块，用于接受所述处理器的指令，计算所输入的生物组织图像的几何特征参数，并且反馈至所述处理器；

灰度处理模块，用于接受所述处理器的指令，处理所输入的生物组织图像的灰度值，并且反馈至所述处理器；

条件筛选模块，用于接受所述处理器的指令，选取指定的筛选条件以对进行了几何计算和/或灰度处理的所述生物组织图像进行进一步的识别，直至区分出至少一个特征区域。