[發明專利]病理圖像分類模型訓練方法、病理圖像分類方法及裝置在審
| 申請號： | 201911242738.8 | 申請日： | 2019-12-06 |
| 公開（公告）號： | CN112926612A | 公開（公告）日： | 2021-06-08 |
| 發明（設計）人： | 陳誠;種璟;任厚樺;黃承基 | 申請（專利權）人： | 中移（成都）信息通信科技有限公司;中國移動通信集團有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258 | 代理人： | 彭瓊 |
| 地址： | 610041 四川省成都市中國（四川*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 病理 圖像 分類 模型 訓練 方法 裝置 | ||
1.一種病理圖像分類模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取樣本圖像；每張樣本圖像包括：該樣本圖像的標簽信息，所述標簽信息為指示樣本圖像包含病理組織以及樣本圖像不包含病理組織的信息；所述包含病理組織的樣本圖像還包括病理組織的位置信息、尺寸信息以及方向信息；
將所述樣本圖像的尺寸進行變換，得到目標樣本圖像，所述目標樣本圖像包括不同尺寸的樣本圖像；
基于所述目標樣本圖像，訓練多分類模型作為病理圖像分類模型。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標樣本圖像，訓練分類模型作為病理圖像分類模型，包括：
將所述目標樣本圖像輸入至多分類模型中，得到所述目標樣本圖像的預測信息；
通過所述多分類模型中的損失函數，確定所述預測信息和所述標簽信息的損失值；
基于所述損失值調整所述多分類模型中的參數，得到所述病理圖像分類模型。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述損失函數滿足下述公式：
其中，x表示預測信息；y表示標簽信息，θ表示多分類模型的參數，i＝1,2,3,……,N，N為整數，j＝1,2,3,……,k，k為整數，l y表示指示性函數。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
獲取原始病理圖像；
對所述原始病理圖像進行濾除噪聲、增強對比度以及二值化，得到灰度病理圖像；
將所述灰度病理圖像輸入預先訓練的目標定位模型中，確定所述灰度病理圖像中病理組織的位置信息、尺寸信息以及方向信息。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
獲取原始病理樣本圖像；
將所述原始病理樣本圖像輸入至中心網絡中，確定所述原始病理樣本圖像的定位信息；
基于所述定位信息、Dice損失函數和焦點損失函數對所述中心網絡進行訓練，確定所述目標定位模型。
6.一種病理圖像分類方法，其特征在于，所述方法包括：
將目標待分類病理圖像的尺寸進行變換，確定多個不同尺寸的待分類病理圖像；
將所述多個不同尺寸的待分類病理圖像輸入至如權利要求1-5任一項所述的病理圖像分類模型中，對所述待分類病理圖像進行分類。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在將待分類病理圖像進行多尺度變換，確定多個不同尺寸的待分類病理圖像之前，所述方法還包括：
獲取待分類原始病理圖像；
對所述待分類原始病理圖像進行濾除噪聲、增強對比度以及二值化，得到待分類灰度病理圖像；
將所述待分類灰度病理圖像輸入至預先訓練的目標定位模型中，確定所述待分類灰度病理圖像的定位信息；
將包含所述定位信息的待分類灰度病理圖像作為所述目標待分類病理圖像。
8.一種病理圖像分類模型訓練裝置，其特征在于，所述裝置包括：
獲取模塊，用于獲取樣本圖像；每張樣本圖像包括：該樣本圖像的標簽信息，所述標簽信息為指示樣本圖像包含病理組織以及樣本圖像不包含病理組織的信息；所述包含病理組織的樣本圖像還包括病理組織的位置信息、尺寸信息以及方向信息；
變換模塊，用于將所述樣本圖像的尺寸進行變換，得到目標樣本圖像，所述目標樣本圖像包括不同尺寸的樣本圖像；
訓練模塊，用于基于所述目標樣本圖像，訓練多分類模型作為病理圖像分類模型。
9.一種病理圖像分類裝置，其特征在于，所述裝置包括：
變換模塊，用于將目標待分類病理圖像的尺寸進行變換，確定多個不同尺度的待分類病理圖像；
分類模塊，用于將所述多個不同尺度的待分類病理圖像輸入至如權利要求1-5所述的病理圖像分類模型中，對所述待分類病理圖像進行分類。
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