[发明专利]基于狭长型条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法在审
| 申请号： | 201811056305.9 | 申请日： | 2018-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN109299679A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 李晨;陈昊;孙洪赞;张乐;许宁;钱唯;马贺;薛丹;胡志杰;贺良子 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46;G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 | 代理人： | 韩国胜 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于疾病识别技术领域，尤其涉及一种基于狭长型条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法。该方法包括如下步骤：A1、对待处理的宫颈癌组织病理学显微图像，进行预处理；A2、对预处理的宫颈癌组织病理学显微图像进行分割处理；A3、选取分割处理后的图像进行特征提取，获取提取的全局特征；A4、采用条件随机场的方式对全局特征、分割处理后的图像进行处理，获取特征向量；A5、将所述特征向量输入预先训练的分类模型中，获取宫颈癌组织病理学显微图像的分类结果。本发明的方法全新设计了狭长型中心对称布局，用以结合使用宫颈癌组织病理学显微图像的局部特征与全局特征，使系统的诊断结果更加高效可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 宫颈癌组织 显微图像 病理学 分割处理 全局特征 预处理 病理图像 特征向量 机场 图像 分类结果 分类模型 高效可靠 局部特征 特征提取 诊断结果 中心对称 诊断 疾病 | ||
【主权项】：
1.一种基于狭长型条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：A1、对待处理的宫颈癌组织病理学显微图像，进行预处理；A2、对预处理的宫颈癌组织病理学显微图像进行分割处理；A3、选取分割处理后的图像进行特征提取，获取提取的全局特征；A4、采用条件随机场的方式对全局特征、分割处理后的图像进行处理，获取特征向量；A5、将所述特征向量输入预先训练的分类模型中，获取宫颈癌组织病理学显微图像的分类结果；其中，所述分类模型是基于预先建立有分类结果的训练图像数据库中采用条件随机场的方式训练的模型；在分类模型的训练过程中，采用条件随机场的方式获取每一训练图像的部分特征向量，即，针对每一训练图像的像素点选择，采用狭长型中心对称布局的像素点选择方式获取狭长型中心对称布局的中心像素点的条件概率，以获取该训练图像的部分特征向量。
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