[发明专利]一种食管癌病理图像标注方法

权利要求书

1.一种食管癌病理图像标注方法，其特征在于，通过以下步骤来现：

a).图像染色校正，对H&E染色的食管病理图像进行染色校正处理，缩小病理图像之间由于切片染色制作过程中产生的染色不均匀造成的颜色差异；

b).癌变区域病变，专家诊断食管病理图像中癌症病变区域，用线条在某一放大倍率下的图像中绘制出病变区域的轮廓；

c).图像映射，将专家步骤b)中在某一放大倍率下标注的癌变区域轮廓映射到最大放大倍率40X的病理图像中；

d).构建上皮组织轮廓检测模型，

d-1).首先构建上皮组织轮廓检测训练样本集，选取上皮区域与非上皮区域的病理图像，使用滑动窗口的方法，窗口大小固定为m×m，滑动步幅为m，沿着上皮组织区域与非上皮组织区域交界处依次提取若干个m×m大小的图像，进行像素级别的组织区域标注，标注出像素点属于上皮区域、间质组织还是无关空白区域，标注后的图像形成标签图像；标签图像与灰度图像组成训练数据集；

d-2).构建一个端到端的卷积神经网络模型，构建的卷积神经网络包括编码网络和解码网络，其中，编码网络由卷积层、激活层和池化层堆叠而成，解码网络由上采样层、卷积层和激活层堆叠而成，并采取跨层连接结构将编码网络卷积层的输出特征与解码网络卷积层的输出特征图进行融合，解码网络的最终输出连接sigmoid层，sigmoid层实现像素的分类；

e).标注区域融合，将步骤c)得到的图像输入到步骤d)训练好的深度卷积神经网络模型中，得到专家用线条绘制的轮廓内上皮组织的轮廓线；步骤b中专家绘制的轮廓线，其在上皮组织的轮廓线部分予以保留，轮廓线在非上皮组织的部分予以替换，利用步骤d)中像素分类后形成的检测边缘代替，得到更加精准的上皮组织区域的标注轮廓线。

2.根据权利要求1所述的食管癌病理图像标注方法，其特征在于，步骤a)中所述的图像染色校的方法为：首先根据朗伯-比尔定律，将彩色值转化为光密度值，并利用奇异值分解，将用于病理图像染色的苏木素Haematoxylin和伊红Eosin两种染色剂分离，得到H和E的单染色图像，使用统一的染色剂矩阵对其分别进行标准化校正，将校正后的单色图像合成即可得到校正图像；相应的RGB三通道-染色剂光密度矩阵为如(1)所示。

3.根据权利要求1或2所述的食管癌病理图像标注方法，其特征在于：步骤d-1)所构建的上皮组织轮廓检测训练样本集，窗口大小固定为512像素×512像素大小，滑动步幅为512像素，所标注的上皮区域、间质组织、无关空白区域像素点的灰度值分别为128、0、255。