[发明专利]基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法

说明书

本发明涉及一种基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法，包括：获取乳腺癌多光子图像；根据乳腺癌多光子图像中的肿瘤相关胶原特征，在乳腺癌多光子图像中采集设定数量的图像块，对其进行数据清洗和数据预处理，构造训练数据集；构建组织成分识别模块并用其学习训练数据集中的特征信息；根据乳腺组织病理特点和临床肿瘤切除原则，构建组织成分可视化模块，显示组织成分识别结果；对给定的乳腺癌多光子图像进行从局部到整体的识别，以滑动窗口的方式重叠地将图像块输入到组织成分识别模块，输出组织成分类别；最后将所有的组织成分识别结果整合，形成最终的切缘识别结果。该方法有利于快速、自动地识别切除范围和乳腺癌切缘位置。

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法。

背景技术

手术切除是临床治疗乳腺癌的主要手段之一，确定切除范围对于乳腺癌切除手术具有重要意义。现有的方式主要是依靠外科医生的经验来判断，不确定性较大，常存在治疗不足和治疗过度的矛盾。尽管术后可以通过病理检查来验证手术效果，但传统的病理检查方法需要经历切片染色等繁琐的步骤，无法及时为外科医生提供手术指导。

多光子显微成像技术已广泛应用于生物医学研究。该技术可以无标记地获取用于组织病理诊断的高分辨图像，具备为外科医生提供术中指导的潜力。研究表明，多光子肿瘤相关胶原特征与乳腺癌的发展密切相关，为精准识别乳腺癌切缘提供了重要科学依据。然而，通过人眼直接对多光子图像进行判别不但需要对临床医生进行大量的培训，而且需要光学专家和多科室的医学专家进行深度合作。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法，该方法有利于快速、自动地识别切除范围和乳腺癌切缘位置。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法，包括以下步骤：

步骤S1：根据乳腺组织的多光子激发特性选择激发波长，获取对应激发波长的乳腺癌多光子图像；

步骤S2：根据乳腺癌多光子图像中的肿瘤相关胶原特征，在乳腺癌多光子图像中采集设定数量的图像块，对其进行数据清洗和数据预处理，构造训练数据集；

步骤S3：构建组织成分识别模块，并使用所构建的组织成分识别模块学习训练数据集中的特征信息；

步骤S4：根据乳腺组织病理特点和临床肿瘤切除原则，构建组织成分可视化模块，显示组织成分识别结果；

步骤S5：对给定的乳腺癌多光子图像进行从局部到整体的识别，以滑动窗口的方式重叠地将图像块输入到组织成分识别模块，输出组织成分类别；最后将所有的组织成分识别结果整合，形成最终的切缘识别结果。

进一步地，步骤S1中，采用多光子显微成像系统获取乳腺癌多光子图像，所述多光子显微成像系统具备可调谐的输出波长，通过反射光栅和光电倍增管阵列获得组织样本的后向散射信号，并通过电动工作台实现大尺寸扫描成像。

进一步地，步骤S1中，收集乳腺癌病例无标记切片，分析样品的组织成分；通过多次的实验比较，选择最适合乳腺组织成像的激发波长，以产生最佳质量的图像；选取切片中的肿瘤及其周边区域，采集乳腺癌多光子图像。

进一步地，步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：根据肿瘤相关胶原特征和肿瘤细胞，对乳腺癌多光子图像中的重要组织成分和辅助识别目标进行局部采样；所述重要组织成分包括：肿瘤相关胶原特征和肿瘤细胞；所述辅助识别目标包括：脂肪、正常胶原、正常小叶、正常导管、正常细胞；逐类别采集足够数量的图像块，构建初始数据集；

步骤S22：进行数据清洗，剔除初始数据集中样品残损与特征异常的图像块；