【技术实现步骤摘要】
免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法、装置和设备
本专利技术涉及病理图像处理领域，特别是涉及一种免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着病理学诊断技术及分子生物医学近年来的发展，病理科展现出前所未有的发展势头。目前病理诊断作为肿瘤诊断的金标准，病理医生通过分析病理切片为最终诊断结果提供依据，从而使得病理诊断已成为肿瘤治疗过程中不可或缺的重要环节。免疫组化技术作为组织病理学或细胞病理学的关键技术，在目前肿瘤判读、诊断、治疗过程中作为关键技术之一，具有极大的影响力。所谓的免疫组织化学技术或免疫细胞化学技术，是指应用免疫学及组织化学原理，对组织切片或细胞标本中的某些化学成分进行定性、定位或定量研究。免疫组化组织病理学技术分为免疫组化膜染色与浆细胞染色。PD-L1(ProgrammedCellDeath-Ligand1，程序性死亡受体-配体1)是一种参与免疫系统抑制的蛋白，可影响人体抵抗癌症的能力，SP263是属于抗人源PD-L1单克隆抗体，目前，免疫组化PD-...
【技术保护点】
1.免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取待诊断免疫组化PD-L1膜染色病理切片的数字切片全场图；/n采用区域分割网络，对所述数字切片全场图中的肿瘤细胞区域进行识别与分割，得到整个数字切片全场图的肿瘤细胞区域概率图；/n采用细胞定位网络，对所述数字切片全场图中的细胞进行识别与分割，以所述肿瘤细胞区域概率图作为权重矩阵对所述细胞定位网络进行区域约束，识别所述数字切片全场图上的细胞特征；/n标示出所述数字切片全场图上的细胞信息。/n
【技术特征摘要】
1.免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法，其特征在于，包括：
获取待诊断免疫组化PD-L1膜染色病理切片的数字切片全场图；
采用区域分割网络，对所述数字切片全场图中的肿瘤细胞区域进行识别与分割，得到整个数字切片全场图的肿瘤细胞区域概率图；
采用细胞定位网络，对所述数字切片全场图中的细胞进行识别与分割，以所述肿瘤细胞区域概率图作为权重矩阵对所述细胞定位网络进行区域约束，识别所述数字切片全场图上的细胞特征；
标示出所述数字切片全场图上的细胞信息。
2.根据权利要求1所述的免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法，其特征在于，
当所述数字切片全场图处于第一视野倍率下时，以第一步长依次截取若干个第一图像块，采用区域分割网络，对每个所述第一图像块中的肿瘤细胞区域进行识别与分割，记录所述第一图像块上的肿瘤细胞区域，将所有第一图像块上的肿瘤细胞区域拼接后得到整个数字切片全场图的肿瘤细胞区域概率图。
3.根据权利要求1所述的免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法，其特征在于，
当所述数字切片全场图处于第二视野倍率下时，以第二步长依次截取若干个第二图像块，采用细胞定位网络，对每个所述第二图像块中的细胞进行识别与分割，以所述肿瘤细胞区域概率图作为权重矩阵对所述细胞定位网络进行区域约束，识别所述第二图像块上的细胞特征，对所述第二图像块上的各类细胞进行定位、分类。
4.根据权利要求2所述的免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法，其特征在于，
所述区域分割网络包括编码器、特征关联器以及解码器，通过编码器提取所述第一图像块中的深度语义特征，通过特征关联器对所述深度语义特征在空间、通道维度进行相似关联，获得空间关联特征图和通道关联特征图，将所述空间关联特征图和通道关联特征图进行特征融合得到融合特征图，通过解码器对所述融合特征图进行解码及预测，得到所述肿瘤细胞区域。
5.根据权利要求1所述的免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法，其特征在于，
所述细胞定位网络包括输入层、编码层、中间过渡层以及输出层；
所述中间过渡层在解码过程中使用瓶颈卷积或群卷积，采用逐通道相加操作融合解码后的多尺度特征，得到融合后的结果F，其中Ti表示中间过渡层第i层的语义特征，表示逐像素相加；将所述融合后的结果F与所述编码层的第0层沿通道叠加，得到输出层。
6.根据权利要求5所述的免疫组化PD-L1膜染色病理切片图像处理方法，其特征在于，所述细胞定位网络还包括深监督层，位于中间过渡层和输出层之间，所述细胞定位网络在训练时，通过所述深监督层得到i-1个独立的深监督预测图，所述深监督预测图...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨林，亢宇鑫，李涵生，崔磊，费达，付士军，徐黎，杨海英，
申请(专利权)人：杭州迪英加科技有限公司，阿斯利康投资中国有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。