[发明专利]一种乳腺癌HE染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法

说明书

本发明公开了一种乳腺癌HE染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，属于数字图像处理技术技术领域，包括：输入图像预处理模块：对原始图片进行按照预定的patch尺寸切割，并通过图片翻转、旋转等方式进行数据增强；分割模块：通过在训练集中裁剪patches训练一个分割网络，将测试集数据按相应尺寸切割并送入分割网络，得到patch级的分割结果，然后将分割后结果按照其在预处理阶段截取的patch坐标信息来重建出属于原始尺寸的图像。该乳腺癌HE染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，对于准确地分割和分类乳腺癌有丝分裂的细胞，特别是样本细胞数量稀少，特征复杂的，具有重要意义。

技术领域

本发明属于数字图像处理技术技术领域，尤其是一种乳腺癌HE染色病理图像有丝分裂自动识别系统，还涉及一种乳腺癌HE染色病理图像有丝分裂自动识别系统的方法。

背景技术

2020年世界卫生组织国际癌症研究机构发布的最新癌症数据显示，乳腺癌新增人数达226万，发病率全球第一，已经成为一个重大的社会公众卫生问题。尤其近年来，我国女性乳腺癌患者数量持续增长，且日益趋于年轻化，这对女性健康构成了极大的威胁。乳腺癌在早期进行诊断并予以治疗，可以极大地改善患者预后情况。

因此，尽早对乳腺癌完成准确诊断非常重要。目前，判断是否患有乳腺癌有很多种方法，但是病理诊断被一致认为是肿瘤诊断的“金标准”。用于病理诊断的切片最常用的染色方法是HE染色，染色后的组织病理图像能直观展示细胞成分及其组织结构。世界卫生组织规定诺丁汉评分系统为乳腺癌分级的评判标准，将乳腺癌按照严重程度划分等级。即病理医生综合考虑切片中细胞核的异型性、腺管的形成以及有丝分裂的个数三个指标，在三个指标上分别给出评分，最后综合评价肿瘤的严重程度。一般来说，评分越低，肿瘤危险性越低。其中，有丝分裂个数是一个极其重要的指标，它可以对肿瘤细胞的侵袭性给出评估，是一项必不可少的评价指标。同时根据有丝分裂个数可以确定肿瘤细胞的增殖速度，进而有助于病理学家确定治疗和预后方案。

但现有的算法无法准确地对样本细胞数量稀少、特征复杂的乳腺癌有丝分裂细胞进行分割和分类。

发明内容

本发明的目的在于提供乳腺癌HE染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，以解决背景技术中提出的问题。

技术方案：一种乳腺癌HE染色病理图像有丝分裂自动识别系统，包括：

输入图像预处理模块：对原始图片进行按照预定的patch尺寸切割，并通过图片翻转、旋转等方式进行数据增强；

分割模块：通过在训练集中裁剪patches训练一个分割网络，将测试集数据按相应尺寸切割并送入分割网络，得到patch级的分割结果，然后将分割后结果按照其在预处理阶段截取的patch坐标信息来重建出属于原始尺寸的图像；

分类模块：分别训练三个分类网络用于分类并对三个网络的结果进行决策层面融合，使用投票法得出最后输出结果，再将最终的结果进行还原、标记，就可以得到最终检测结果。

在进一步的实施例中，所述分割模块包括：

注意力分割网络模块：用于通过在训练集中裁剪patches训练一个分割网络，将测试集数据按相应尺寸切割并送入分割网络，得到patch级的分割结果；

候选细胞选取方法模块：用于将分割后结果按照其在预处理阶段截取的patch坐标信息来重建出属于原始尺寸的图像。

在进一步的实施例中，所述分类模块包括：

三分支分类网络模块：用于分别训练三个分类网络用于分类；

决策融合算法模块：用于对三个网络的结果进行决策层面融合，使用投票法得出最后输出结果；

分类结果标记模块：用于将最终的结果进行还原、标记，就可以得到最终检测结果。