[发明专利]一种组织病理图像分类方法

摘要

本发明公开了一种组织病理图像分类方法，结合了灰度与RGB特征，同时考虑了RGB三通道特征之间的共性与差异。首先，分别提取组织病理图像灰度通道和RGB三通道的DSIFT特征，相应的得到每个通道的子字典，实现了共有分量和独有分量的联合稀疏编码。然后，结合图像的空间信息，利用SPM模型，对不同层次的图像特征进行多通道联合稀疏编码。最后利用编码系数进行分类。本发明提出的模型具有更好的特征表示能力，编码系数具有更好的分类性能，可以有效辅助医生的临床诊断。

主权项

一种组织病理图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1)输入组织病理图像的训练图像，得到训练图像的灰度通道与组织病理图像的RGB三通道图像；2)分别提取灰度通道图像与RGB三通道图像的DSIFT特征向量，将RGB三通道图像的DSIFT特征向量串联，得到训练样本yi，并将所有训练样本yi得到样本矩阵Y；3)聚类灰度通道图像的DSIFT特征向量和RGB三通道图像的DSIFT特征向量，得到相应的子字典DI，DR、DG、DB，构造联合字典；4)将RGB三通道图像特征向量表示为共有分量和独有分量之和，建立多通道联合稀疏模型；5)将组织病理的训练图像或测试图像分为3层，该3层相应的划分为1H、4H、16H个图像块，建立每层的MC‑JScSPM模型，获得每一层图像样本矩阵Y的联合稀疏编码系数；6)对联合稀疏编码系数进行池化操作，得到特征的编码系数；7)将所述编码系数作为SVM的输入，训练分类器；8)基于步骤5)和步骤6)获得的测试集的联合稀疏编码系数，利用所述分类器进行分类实验。