基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法技术

本发明专利技术提供了基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，包括：获取待处理的组织病理学图像并进行预处理；对预处理后的图像进行图像分割，获得图像的细胞核二值图和图像的细胞核坐标，并将细胞核二值图分割成固定大小的图像块；对细胞核二值图进行特征提取，得到图像的全局特征，对图像块进行特征提取，得到图像的局部特征；将图像的全局特征和局部特征输入到预先设计的矩形区域点式多尺度阵列布局的条件随机场模型中，根据细胞核坐标定位包含细胞核图像块，得到全图细胞核特征，并使用预先训练的条件随机场分类器进行处理，输出分类结果。可以较为精确的给出患者的病理状态，提高诊断准确率。

Pathological Image Diagnosis of Cervical Cancer Based on Point Array Conditional Random Field

The invention provides a diagnostic method of cervical cancer tissue pathological image based on point array conditional random field, which includes: acquiring and preprocessing the histopathological image to be processed; image segmentation of the preprocessed image, obtaining the nucleus binary image and the nucleus coordinate of the image, and dividing the nucleus binary image into fixed size image blocks; and cell nucleus binary image segmentation. The value map is used to extract the global features of the image, and the image block is used to extract the local features of the image. The global features and local features of the image are input into the conditional random field model of the pre-designed rectangular regional point multi-scale array layout, and the nuclear image block is located according to the nuclear coordinates to obtain the nuclear features of the whole image. The conditional random field classifier is trained to process and output the classification results. It can give the patient's pathological state more accurately and improve the diagnostic accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法
本专利技术涉及医学显微图像处理
，尤其涉及一种基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法。
技术介绍
宫颈癌是最常见的妇科恶性肿瘤。虽然近年来对于本病的普查逐渐得到重视，但是在广大的农村却很少有人定期去医院检查，同时，近年来HPV感染状况越来越重，所以宫颈癌的发病有逐渐增高的趋势，并且也有着越来越年轻化的趋势。由此，关于宫颈癌的组织病理学研究势在必行，不能拖延。宫颈癌组织病理学图像只是作为基础事实，需要经验丰富的病理学家对病理图像做出判断。然而，不同病理学家或者不同时间的同一病理学家对同一病理图像的判断会有差异，这可能会产生较大的误差，更不必说，在医疗资源缺乏的欠发达地区，经验不够丰富的医学生和病理学家对组织病理学图像也不能做出可靠的判断。为了提高医生的准确率，给予缺少经验的医生一些指引方向，大幅度提高工作效率并提升整体水平，现有中大多使用决策树、支持向量机以及人工神经网络等分类方法对宫颈癌组织病理学图像进行分类，但是上述分类方法均未将空间结构关系考虑在内。因此，亟需一种基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取待处理的组织病理学图像；步骤S2、对所述每一张待处理的图像进行预处理；步骤S3、对所述每一张预处理后的图像进行图像分割，获得每一张图像的细胞核二值图，根据图像分割结果定位细胞核，得到每一张图像中的细胞核坐标，并将每一张细胞核二值图分割成固定大小的图像块；步骤S4、对所述每一张细胞核二值图进行特征提取，得到每一张图像的全局特征，对所述每一张细胞核二值图的每个图像块进行特征提取，得到每一张图像的局部特征；步骤S5、将所述每一张图像的细胞核坐标和所述每一张图像的局部特征输入到预先设计的条件随机场模型中...

【技术特征摘要】
1.一种基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取待处理的组织病理学图像；步骤S2、对所述每一张待处理的图像进行预处理；步骤S3、对所述每一张预处理后的图像进行图像分割，获得每一张图像的细胞核二值图，根据图像分割结果定位细胞核，得到每一张图像中的细胞核坐标，并将每一张细胞核二值图分割成固定大小的图像块；步骤S4、对所述每一张细胞核二值图进行特征提取，得到每一张图像的全局特征，对所述每一张细胞核二值图的每个图像块进行特征提取，得到每一张图像的局部特征；步骤S5、将所述每一张图像的细胞核坐标和所述每一张图像的局部特征输入到预先设计的条件随机场模型中，获得每一张图像的全图细胞核特征，使用预先训练的条件随机场分类器对所述每一张图像的全局特征和所述每一张图像的全图细胞核特征进行处理，输出分类结果；所述预先设计的条件随机场模型为矩形区域点式多尺度阵列布局的由矩形所占像素点参数和点式阵列所占像素点参数计算矩形中心像素点的条件概率模型。2.根据权利要求1所述的基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，其特征在于，在所述步骤S1之前还包括：S01、选择相同数量的高、中、低分化组织病理学图像子集作为训练集；S02、对所述训练集中的每一张图像进行所述步骤S1至S4处理，得到训练集中每一张图像的细胞核坐标、每一张图像的全局特征和局部特征，以及，将所述训练集中每一张图像的细胞核坐标和每一张图像的局部特征输入到预先设计的条件随机场模型中，获得训练集中每一张图像的全图细胞核特征；S03、向条件随机场分类器中输入高分化组织病理学图像子集中每一张图像的全局特征和每一张图像的全图细胞核特征，得到高分化分类器模型；向条件随机场分类器中输入中分化组织病理学图像子集中每一张图像的全局特征和每一张图像的全图细胞核特征，得到中分化分类器模型；向条件随机场分类器中输入低分化组织病理学图像子集中每一张图像的全局特征和每一张图像的全图细胞核特征，得到低分化分类器模型。3.根据权利要求1所述的基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晨，陈昊，尚麟静，许宁，孙洪赞，张乐，胡志杰，薛丹，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21