申请/专利权人：武汉兰丁智能医学股份有限公司

申请日：2022-06-30

公开（公告）日：2022-09-23

公开（公告）号：CN115100474A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.04.07#授权;2022.10.14#实质审查的生效;2022.09.23#公开

摘要：本发明涉及基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法，包括：获取甲状腺穿刺标本的数字化全切片图像，提取低倍放大图像；生成有效滤泡细胞团掩码图像；提取滤泡细胞团的高倍放大图像；对滤泡细胞团的细胞核进行定位，并分割出细胞核图像；利用神经网络二分类模型判断是否有病变特征的细胞核；生成细胞核坐标数据集的持续性条码、持续性图，得到拓扑特征；构建滤泡细胞团分类模型，将提取的卷积特征以及滤泡细胞团拓扑特征融合；根据模型的输出，得到甲状腺结节分类结果。本发明实现了对甲状腺结节的自动识别分类，提高了甲状腺结节分类的效率和准确性；考虑细胞的组织结构，通过利用滤泡细胞团的拓扑特征，本发明更容易辨识出甲状腺恶性病变。

主权项：1.基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取甲状腺穿刺标本的数字化全切片图像，提取包含完整切片视野的低倍放大图像；步骤2：根据提取的低倍放大图像，生成有效滤泡细胞团掩码图像；步骤3：根据生成的有效滤泡细胞团掩码图像，分别从步骤1得到的全切片图像中提取对应的滤泡细胞团的高倍放大图像；并将高倍放大图像分割成互不重叠的图像块；步骤4：对滤泡细胞团高倍放大图像中的细胞核进行定位，统计图像中细胞核数量，记录细胞核的坐标，得到滤泡细胞团的细胞核坐标数据集合；根据细胞核坐标，分割出细胞核图像；步骤5：将滤泡细胞团的细胞核图像依次输入预训练的神经网络二分类模型，判断是否为具有病变特征的细胞核，若分类结果为具有病变特征的细胞核，则结束，否则执行步骤6；步骤6：根据步骤4得到的细胞核坐标数据集合构建Vietoris-Rips复形，生成Vietoris-Rips复形循环特征的持续性条码、持续性图，计算得到滤泡细胞团拓扑特征；步骤7：构建滤泡细胞团分类模型，模型包括基于注意力池化的特征融合层和分类层；提取滤泡细胞团图像块的卷积特征，将提取的卷积特征以及步骤6得到的滤泡细胞团拓扑特征输入特征融合层，分类层输出滤泡细胞团的分类结果；步骤8：根据滤泡细胞团分类模型输出的各个滤泡细胞团属于各个类别的概率，计算滤泡细胞团属于各类别的平均概率，将概率最大值对应的类别作为甲状腺穿刺标本的分类结果。

全文数据：

权利要求：

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