一种适用于肿瘤诊断的高光谱显微成像优化方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于肿瘤诊断的高光谱显微成像优化方法，包括，基于深度像素对输入图像特征进行分类，输出分类结果；利用一致性初始配准策略对所述分类结果进行初步优化；结合多目标优化策略构建优化模型，对初步优化结果进行再次优化求解，并将输出的最终优化值设定为输出图像的阈值。本发明专利技术通过特殊的特征分类处理手段，得到关键特征描述子，结合双重优化技术，保障了图像处理的关键信息准确性，在保留关键特征的基础上，减少了不必要的繁杂计算，提高了成像速度和准确度，为医疗服务提供较为理想的帮助。供较为理想的帮助。供较为理想的帮助。

An optimization method of hyperspectral microscopic imaging for tumor diagnosis

【技术实现步骤摘要】
一种适用于肿瘤诊断的高光谱显微成像优化方法


[0001]本专利技术涉及高光谱显微成像、图像优化的
，尤其涉及一种适用于肿瘤诊断的高光谱显微成像优化方法。

技术介绍

[0002]目前，在肿瘤尤其是恶性肿瘤肝癌诊断方面，病理组织学诊断仍然是金标准，而已出现的显微内窥镜、电子内窥镜、超声内窥镜等，虽然可以给医生提供更加清晰图像、减少了患者的痛苦，但是仅仅通过图像很难发现早期病变，这就使得早期活检具有随机性。
[0003]光谱成像技术是由成像技术和光谱技术结合而来，能够在很宽的连续谱段上对同一被测物同时成像，在探测物体空间特征的同时又将每个空间像元色散形成几十个到几百个波段来成像，以提供空间域信息和光谱域信息，即“图谱合一”，这种前沿技术在军事侦察、资源勘探、自然灾害监控、环境污染评估等诸多领域已有良好的使用，虽然现有的光谱成像技术有在医学诊断治疗领域进行研发，但是效果并不理想，其成像结果较为模糊，且操作复杂，难以为医疗技术提供很好的服务。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于肿瘤诊断的高光谱显微成像优化方法，其特征在于：包括，基于深度像素对输入图像特征进行分类，输出分类结果；利用一致性初始配准策略对所述分类结果进行初步优化；结合多目标优化策略构建优化模型，对初步优化结果进行再次优化求解，并将输出的最终优化值设定为输出图像的阈值。2.根据权利要求1所述的适用于肿瘤诊断的高光谱显微成像优化方法，其特征在于：所述分类包括，对于测试像素，由训练的CNN对中心像素和周围每个像素组合而成的像素对进行分类，并通过投票策略确定最终标签。3.根据权利要求2所述的适用于肿瘤诊断的高光谱显微成像优化方法，其特征在于：还包括，图像灰度化；采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化；计算图像每个像素的梯度；将图像划分成小单元格；统计每个单元格的梯度直方图，即可形成每个单元格的描述符；将每几个单元格组成一个块，一个块内所有单元格的特征描述符串联起来便得到所述块的HOG特征描述符；将图像image内的所有单元格的HOG特征描述符串联起来就可以得到要检测的目标的HOG特征描述符，即最终的可供分类使用的特征向量。4.根据权利要求1或3所述的适用于肿瘤诊断的高光谱显微成像优化方法，其特征在于：所述初步优化包括，基于特征描述子和快速点特征直方图进行配准。5.根据权利要求4所述的适用于肿瘤诊断的高光谱显微成像优化方法，其特征在于：所述配准包括，查询点求得所述特征描述子和其k邻域内每个点之间的三个特征元素值，汇总得到SPFH；分别对k邻域中的每个点确定k邻域，根据上述步骤分别形成自己的SPFH；加权统计生成最终的33维度的特征向量，...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡惠明，钱露，卢露，
申请(专利权)人：南京诺源医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：