一种基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统，涉及医学图像处理技术领域，该系统包括：特征提取模块，用于对获取的高光谱图像进行锐化处理，提取经锐化处理后高光谱图像的边缘特征图；特征融合模块，用于利用拉普拉斯金字塔图像融合算法对高光谱图像和边缘特征图进行不同频带特征的融合，得到肿瘤高光谱特征增强图；识别模块，用于将肿瘤高光谱特征增强图输入至预先训练的良恶性肿瘤识别模型中，输出得到肿瘤边界特征，根据肿瘤边界特征确定高光谱图像的肿瘤类别。通过该系统能够提取出更加丰富的肿瘤边缘信息，加强对于恶性肿瘤不明显情况下的肿瘤识别性能，从而提高良恶性肿瘤识别的准确率。恶性肿瘤识别的准确率。恶性肿瘤识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统


[0001]本专利技术属于医学图像处理
，尤其涉及一种基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
[0003]肿瘤的良恶性检测的金标准是病理检查，通过显微镜下观察或使用免疫组织化学染色检查切除的小块肿瘤组织。通常情况下，恶性肿瘤、良性肿瘤与人体正常细胞之间的边缘特征和形态特征是判断肿瘤良恶性的关键。首先根据肿瘤的形态，一般有毛刺，表面不平的恶性程度较高，良性肿瘤都呈现出了圆形、椭圆形状态；其次是与周围组织的关系，良性肿瘤表面有包膜分布，所以其和周围组织的边界相当清晰，恶性肿瘤却不同，由于癌细胞增殖速度非常快，在体内肆意增长，其表面又没有包膜分布，所以恶性肿瘤的形态多不规则、与周围边界不清晰；最后看肿瘤是否发生转移和并发症状，良性肿瘤因为有包膜不易发生浸润转移。
[0004]肿瘤良恶性检测的病理活检通常需要三天时间才能出结果，时间较长，而现有基于肿瘤边缘的良恶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统，其特征在于，包括：特征提取模块，用于对获取的高光谱图像进行锐化处理，提取经锐化处理后高光谱图像的边缘特征图；特征融合模块，用于利用拉普拉斯金字塔图像融合算法对所述高光谱图像和边缘特征图进行不同频带特征的融合，得到肿瘤高光谱特征增强图；识别模块，用于将所述肿瘤高光谱特征增强图输入至预先训练的良恶性肿瘤识别模型中，输出得到肿瘤边界特征，根据所述肿瘤边界特征确定高光谱图像的肿瘤类别，所述肿瘤类别包括恶性肿瘤和良性肿瘤。2.如权利要求1所述的基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统，其特征在于，所述特征提取模块具体用于：利用高通滤波器提取出所述高光谱图像的高频部分特征，根据所述高频部分特征生成边缘特征图；所述高频部分特征包括肿瘤的边缘特征和形态特征。3.如权利要求2所述的基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统，其特征在于，采用二阶巴特沃斯高通滤波器对所述高光谱图像进行锐化处理。4.如权利要求1所述的基于高光谱图像的良恶性肿瘤识别系统，其特征在于，所述特征融合模块具体用于：分别构建高光谱图像和边缘特征图的拉普拉斯金字塔，所述拉普拉斯金字塔具有预设的层数，每一层的图像是前一层图像经过高斯模糊下采...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玮，张振磊，雷晟暄，赵晗竹，张延冰，安皓源，赵宇航，田崇轩，宋峻林，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：