The invention discloses an automatic staging system based on breast lymph node panoramic image calculation, which belongs to the technical field of medical image information processing. According to the labeled metastasis area of lymph node cancer, two kinds of positive and negative samples needed for deep convolution network are established. Through training the deep convolution network, the model for classifying positive and negative samples is obtained. Then, the probability of cancer metastasis is obtained by feeding each block in the image tissue area into the model, and the probability calorific value map is established. Then, the disease is extracted according to the segmentation area of lymph node cancer metastasis. We trained random forest classifier, constructed automatic classification model of lymph node metastasis status, and constructed staging system based on multiple lymph node metastasis status of the same patient. It can effectively solve the problems of time-consuming, laborious and high error in judging breast cancer staging by pathologists'experience.
【技术实现步骤摘要】
一种基于乳腺淋巴结全景图像计算的自动分期系统
本专利技术涉及一种基于乳腺淋巴结全景图像计算的自动分期系统,属于医学图像信息处理
技术介绍
乳腺癌是全世界女性发病率最高的恶性肿瘤,其死亡率为6%左右,仅次于死亡率最高的肺癌。据中美两国最新的癌症统计报告,与其他的恶性肿瘤相比,乳腺癌预后较好,如果能够做到早发现、早诊断、早治疗,治愈率可达96%以上。转移是癌症诊治中最为重要的预后因子,其中淋巴结癌转移是肿瘤最常见的转移方式,是指癌细胞从原发病灶冲破了肿瘤癌巢的限制,穿过淋巴管壁而扩散到淋巴结,并且以淋巴结为中心生长出肿瘤的现象。如果在前哨淋巴结中出现了癌细胞就表示肿瘤已经扩散到乳腺以外,这种现象称为癌转移。淋巴结癌转移的状态(出现或者消失)是乳腺癌患者非常重要的预后因子。淋巴结呈阳性数量越多,癌症的恶性程度就越高,患者的预后也就越差。淋巴结中癌转移的程度可以通过淋巴结转移类型来判断。淋巴结转移类型分为三种:孤立癌细胞簇(ITCs)、微转移和宏转移。医生通常采用分期系统对患者的癌症恶性程度给定一个癌症等级的分期值。目前国际上公认的能够全面反映恶性肿瘤进展、判断预后的独立指标是由美国癌症联合会(AJCC)提出的TNM分期系统。淋巴结转移的组织学评估(N期)是乳腺癌分期系统最重要的预后因素之一,通过判断乳腺癌患者癌转移程度,可以对患者癌症扩散程度进行分类从而帮助患者选择合理的治疗方案并获得预后信息。在该系统中,N反映了肿瘤原发灶附近的淋巴结癌转移的状态,即如果没有检测到任何一个淋巴结发生转移,则N的设定值为0,反之,N就综合发生了癌转移的淋巴结数量,以及相 ...
【技术保护点】
1.一种基于乳腺淋巴结全景图像计算的自动分期系统,其特征在于:首先进行高效准确的淋巴结癌转移区域分割,对全景数字病理图片进行预处理,分割分淋巴结癌转移区域,提取有组织区域,去除白色背景区域,根据标注的淋巴结癌转移区域,建立深度卷积网络所需两种正负样本,通过训练深度卷积网络,得出分类正负样本所需要的模型,再将图像组织区域内的每个块送入模型得出其所在位置发生癌转移的概率,建立起概率热值图;然后按淋巴结癌转移的分割区域提取病理组学特征,训练随机森林分类器,构建淋巴结转移状态的自动分类模型,综合同一患者多张淋巴结癌转移的状态构建分期系统。
【技术特征摘要】
1.一种基于乳腺淋巴结全景图像计算的自动分期系统,其特征在于:首先进行高效准确的淋巴结癌转移区域分割,对全景数字病理图片进行预处理,分割分淋巴结癌转移区域,提取有组织区域,去除白色背景区域,根据标注的淋巴结癌转移区域,建立深度卷积网络所需两种正负样本,通过训练深度卷积网络,得出分类正负样本所需要的模型,再将图像组织区域内的每个块送入模型得出其所在位置发生癌转移的概率,建立起概率热值图;然后按淋巴结癌转移的分割区域提取病理组学特征,训练随机森林分类器,构建淋巴结转移状态的自动分类模型,综合同一患者多张淋巴结癌转移的状态构建分期系统。2.根据权利要求1所述的基于乳腺淋巴结全景图像计算的自动分期系统,其特征在于:所述方法的具体步骤如下:(1)高效准确的淋巴结癌转移区域分割(1.1)全景扫描病理图像的预处理:首先提取目标区域,利用Otsu阈值法将全景扫描病理图像在低倍分辨率下排除白色背景区域,然后将低倍镜下有组织的区域对应在全扫描40镜倍下的目标区域提取出来;(1.2)获取训练样本:由拥有专业病理知识的临床医生在大幅切片图像中标记癌转移区域,然后程序提对正常区域和转移区域进行取块,得到大小...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐军,徐海俊,蔡程飞,马伟,
申请(专利权)人:南京信息工程大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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