[发明专利]胃黏膜染色放大图像微结构的异常程度量化方法

权利要求书

1.一种胃黏膜染色放大图像微结构的异常程度量化方法，其特征在于：该方法包括图像分割法、密度法、单位面积法、质心偏心距法和分布对称性法，具体包含以下步骤：

S1：输入待量化的胃黏膜染色放大成像原图，并采用深度学习分割模型，从原图中提取清晰区域图像；

S2：采用深度学习分割模型，从清晰区域图像提取微结构整图以及清晰区域蒙版图；

S3：通过微结构整图面积与清晰区域蒙版面积计算微结构密度；

S4：在连通域基础上获得微结构数量，通过步骤S3计算的微结构整图面积计算单位微结构面积；

S5：在连通域基础上计算每根微结构的质心、每根微结构的面积，从而计算出微结构整图等效质心，通过欧式距离求得微结构整图的质心偏心距；

S6：在连通域的基础上计算清晰区域蒙版图的形心，并以此形心将整个清晰区域分为四个象限；分别从微结构子图密度角度，微结构子图偏心角角度，微结构子图偏心距角度量化微结构分布对称性；

S7：对步骤S3-S6所求四项量化指标进行加权拟合获得微结构异常程度系数，进而根据阈值区间给出微结构异常程度等级判定结果；

所述步骤S6中，微结构分布对称性计算方法，计算微结构分布对称性score₄，具体实施步骤如下：

S6.1：在连通域基础上，计算出清晰区域的形心并以此形心将整个清晰区域划分为四个象限；

S6.2：按照步骤S3计算微结构密度的方法计算微结构四象限子图密度ρ₁，ρ₂，ρ₃，ρ₄，然后从ρ₁，ρ₂，ρ₃，ρ₄中任选两项，若|ρ_i-ρ_j|≥δ₁则获得0.1分，若6种情况皆对称得0分，若6种情况皆不对称得0.6分，此项最终得分score_{4_1}；

S6.3：按照步骤S5计算微结构质心偏心距的方法计算微结构四象限子图质心偏心距d₁，d₂，d₃，d₄，然后从d₁，d₂，d₃，d₄中任选两项，若|d_i-d_j|≥δ₂则获得0.1分，若6种情况皆对称得0分，若6种情况皆不对称得0.6分，此项最终得分score_{4_2}；

S6.4：计算微结构四象限子图质心偏心角θ₁，θ₂，θ₃，θ₄，计算公式为：

其中，W为微结构子图宽，H为微结构子图高；

然后从θ₁，θ₂，θ₃，θ₄中任选两项，若|θ_i-θ_j|≥δ₃则获得0.1分，若6种情况皆对称得0分，若6种情况皆不对称得0.6分，此项最终得分score_{4_3}；

S6.5：对score_{4_1}，score_{4_2}，score_{4_3}进行加权，加权公式为：

score₄＝α₁·score_{4_1}+α₂·score_{4_2}+α₃·score_{4_3}，

其中α₁+α₂+α₃＝1，其中α₁＝0.4，α₂＝0.4，α₃＝0.2。

2.根据权利要求1所述的胃黏膜染色放大图像微结构的异常程度量化方法，其特征在于：所述步骤S1中采用训练好的U-Net++分割模型从图像分割方法获取胃镜图像中提取清晰区域。