[发明专利]一种数字病理全切片图像检索方法在审
| 申请号： | 201910833457.3 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110717057A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 曹小伍;雷铭轩 | 申请（专利权）人： | 杭州憶盛医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06F16/55;G06F16/583;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11411 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 周超 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种数字病理全切片图像检索方法，具体包括以下步骤：步骤1：图像预备处理，步骤2：提取图像特征步骤3：构建视觉词典，步骤4：统计数据，生成码书，步骤5：引入TF‑IDF权值，步骤6：生成查询图像生成同样的加权特征值，步骤7：比较加权算法特征值，本发明涉及图像检索技术领域。该数字病理全切片图像检索方法，通过提取图像特征，可以将图片的尺度不变特征变换，生成更多的特征点，扩充了图像检索的维度，方便在后期机器对病理图片进行检索时，可以更快更精确的搜索到相对应的图片，通过图像预备处理，图片在被搜索前经过分割、扩充等处理操作，图像可以在后期被更加顺畅的操作，提高了搜索速度。 | ||
| 搜索关键词： | 提取图像特征 检索 搜索 切片图像 预备处理 图像 病理 图像检索技术 病理图片 查询图像 处理操作 加权算法 视觉词典 特征变换 统计数据 图像检索 特征点 构建 维度 加权 图片 尺度 分割 引入 | ||
【主权项】：
1.一种数字病理全切片图像检索方法，其特征在于：具体包括以下步骤：/n步骤1：图像预备处理：图片在正式被检索前，需要对图片局部特征提取，通过分割、密集或随机采集、关键点或稳定区域、显著区域等方式使图像形成不同的零散图片，并获得各零散图片处的特征；/n步骤2：提取图像特征：提取图像的SIFT特征，首先是构造DoG尺度空间，在SIFT中使用不同参数的高斯模糊来表示不同的尺度空间，删除不稳定的极值点，确定特征点的主方向，生成特征点的描述；/n步骤3：构建视觉词典：将所有图像的所有SIFT特征点放在一起，进行聚类，得出的聚类中心便是视觉词汇，所有视觉词汇的集合便是视觉词典，聚类中心的大小可以设置，本申请采用K-Means聚类算法；/n步骤4：统计数据，生成码书：生成码书就是构造算法特征，计算每幅图像的视觉词数量，统计出词频矩阵；/n步骤5：引入TF-IDF权值：计算TF值和IDF值进而得到TF-IDF矩阵，并对其进行L2归一化；/n步骤6：生成查询图像生成同样的加权特征值：自动生成查询图像后生成同样的加权特征值；/n步骤7：比较加权算法特征值：使用汉明距离，比较查询图像与数据库里的图像。/n
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