[发明专利]用于乳腺癌病理图像的分割方法和装置

摘要

本发明公开了一种用于乳腺癌病理图像的分割方法，主要包括三大模块：数据的预处理、细胞核检测和细胞核边界精细分割。病理专家首先对细胞核边界进行人工标定。对病理图像进行标准化处理，消除染色差异。制作基于细胞核像素、细胞核边界像素和背景像素的训练样本，训练卷积神经网络分类器，实现基于Patch小块图像中心像素的分类器。将训练好的卷积神经网络模型在整张病理图像上检测，输出概率图，经过后处理算法产生二值图像作为主动轮廓模型的初始化形状轮廓，采用主动轮廓模型对细胞核边界进行精细化分割。本发明是一种具有较高分割准确率，可实现对乳腺癌病理图像中的重叠细胞进行分割的算法。本发明还公开了一种用于乳腺癌病理图像的分割装置。

主权项

1.一种用于乳腺癌病理图像的分割方法，其特征在于，所述方法包括：对乳腺癌病理图像通过标定与预处理操作生成训练样本；根据所述训练样本训练基于图像Patch中心像素的卷积神经网络分类模型，以完成所述乳腺癌病理图像中细胞核的检测操作；通过后处理算法将CNN模型在整张所述乳腺癌病理图像对细胞核的检测结果的概率图进行转换，生成二值图像，并将所述二值图像定义为主动轮廓模型的初始化形状轮廓；通过所述主动轮廓模型对细胞核的边界进行分割。