[发明专利]用于多类图像分割的深度多放大率网络

权利要求书

1.一种分割生物医学图像的方法，其包括：

由具有一个或多个处理器的计算系统对于生物医学图像的至少一个图块识别处于第一放大倍数的第一面片和处于第二放大倍数的第二面片；

由所述计算系统将经训练的分割模型应用于所述第一面片和所述第二面片以生成经分割的图块，所述经训练的分割模型包括多个网络，所述多个网络包括：

第一网络，所述第一网络用于使用处于所述第一放大倍数的所述第一面片生成多个第一特征图；以及

第二网络，所述第二网络用于使用处于所述第二放大倍数的所述第二面片和来自所述第一网络的所述一个或多个第一特征图来生成第二特征图；以及

由所述计算系统存储所述经分割的图块，所述经分割的图块识别所述生物医学图像的所述至少一个图块内的感兴趣区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述分割模型的所述多个网络包括第三网络，所述第三网络用于：

使用所述至少一个图块的处于第三放大倍数的第三面片生成多个第三特征图；以及

将所述多个第三特征图提供给所述第二网络的对应的多个解码器以生成所述第二特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二网络包括跨对应的多列布置的多个解码器，所述多个解码器中的每个解码器用于处理来自所述第一网络的所述多个第一图中的对应的特征图。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一网络包括跨对应的多列布置的多个编码器，所述多个编码器中的每个编码器将所述多个第一网络的对应的特征图提供给所述第二网络中的相应解码器。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二网络包括多个连结器，所述多个连结器用于在生成所述第二特征图时将来自所述第一网络的所述多个第一特征图与对应的多个中间特征图组合。

6.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括由所述计算系统使用多个经分割的图块通过应用所述分割模型来生成经分割的生物医学图像，所述分割模型应用于处于对应的多个放大倍数的多个面片，每个面片从所述生物医学图像的所述多个图块中的对应的图块识别。

7.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括由所述计算系统获得从组织病理学图像制备器得出的所述生物医学图像，所述生物医学图像被划分成多个图块，所述多个图块中的每个图块对应于所述生物医学图像的一部分。

8.一种训练用于分割生物医学图像的网络的方法，其包括：

由具有一个或多个处理器的计算系统识别训练数据集，所述训练数据集包括：

来自样本生物医学图像的至少一个样本图块，所述样本生物医学图像具有感兴趣区域；以及

标记所述感兴趣区域的至少一部分的标注，所述标注指示所述感兴趣区域的至少所述部分在所述至少一个样本图块内；

由所述计算系统对于所述样本生物医学图像的所述至少一个样本图块生成处于第一放大倍数的第一面片和处于第二放大倍数的第二面片；

由所述计算系统使用所述第一面片、所述第二面片和所述至少一个样本图块的所述标注来训练分割模型，所述分割模型包括多个网络，所述多个网络包括：

第一网络，所述第一网络用于使用处于所述第一放大倍数的所述第一面片生成多个第一特征图；以及

第二网络，所述第二网络用于使用处于所述第二放大倍数的所述第二面片和来自所述第一网络的所述一个或多个第一特征图来生成第二特征图，对应于所述第二特征图的经分割的图块与所述标注进行比较。

9.根据权利要求7所述的方法，其中训练所述分割模型进一步包括：

由所述计算系统基于标记所述感兴趣区域的所述部分的所述标注来确定所述经分割的图块与所述样本图块之间的误差度量；以及

由所述计算系统使用所述误差度量更新所述分割模型的所述多个网络中的至少一个参数。