[发明专利]基于DCT频率自适应选择的数字病理全切片分割方法

权利要求书

1.一种基于DCT频率自适应选择的数字病理全切片分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于CNN-based网络架构将训练样本中的所有全切片分别分割成若干个图像块，并对每个图像块进行JPEG解码操作，得到DCT编码；

对DCT编码进行数据重排和频率自适应选择得到DCT压缩编码块；

利用DCT压缩编码块对预先构建的CNN分类模型进行训练；

基于训练好的CNN分类模型对待检测全切片中所有图像块的DCT压缩编码块进行分类预测，得到待检测全切片范围的预测结果图。

2.根据权利要求1所述的一种基于DCT频率自适应选择的数字病理全切片分割方法，其特征在于，所述对每个图像块进行JPEG解码操作，得到DCT编码，包括以下步骤：

从云端下载得到每个图像块的JPEG二进制码流数据；

从JPEG二进制码流数据中提取出霍夫曼编码表和量化表；

以霍夫曼编码表为基础进行反编码操作，得到Zigzag编码块；以量化表为基础对Zigzag编码块进行反量化操作，得到DCT编码。

3.根据权利要求1所述的一种基于DCT频率自适应选择的数字病理全切片分割方法，其特征在于，所述对DCT编码进行数据重排，包括以下步骤：

按照4:1:1的采样格式对DCT编码的Y、Cb、Cr三个通道进行数据重排操作，得到对应三个通道的DCT编码，每个通道的DCT编码的表达式如下：

其中，W、H分别表示原RGB格式图像块的高、宽；表示8×8分块DCT编码中第i行第j列的内容，其含义是图像块中对应8×8位置通道c的DCT变换，M、N分别为D_c包含DCT编码块的行数和列数；中由0至63个编号的位置，分别代表64个从低到高的频率分量信息，其中0代表直流分量，低频段集中在左上角，高频段集中在右下角；

将三个通道的DCT编码中每一个8×8分块的DCT编码块中相同频率按照原空间位置关系组成一个通道，即将拉伸为1×1×64维度的向量，按其原来所在行列排布，得到转换后的DCT编码

将D'_Cb和D'_Cr上采样2倍后与D'_Y拼接，得到DCT频率块D'，其中，

4.根据权利要求3所述的一种基于DCT频率自适应选择的数字病理全切片分割方法，其特征在于，所述对DCT编码进行频率自适应选择，包括以下步骤：

基于SENet通道注意力方法构建频率自适应选择模型；

在对频率自适应选择模型的训练阶段，设置一个维度为1×192、固定值初始化的向量，并使该向量依次经过全连接层、Relu激活层和全连接层映射到隐空间的1×192维度连续值向量G；

对1×192维度连续值向量G进行二值化处理，得到1×192维度的0-1值阀门”G'；利用0-1值阀门”G'控制该频率通道保留与否，其中0值代表舍弃该频率分量，1值代表保留该频率分量；

将0-1保阀门”G'与DCT频率块D'相作用，得到DCT压缩编码块F，DCT压缩编码块F的表达式如下：

其中，C为保留下的频率数量，压缩率为C/192，由DCT压缩编码块F代替原图像块作为预先构建的CNN分类模型训练过程的输入数据。