CN111368669A - 一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，获取基于双光子激光荧光和二次谐波产生的非线性光学图像样本集；发展双通道自适应阈值补集分割算法对前列腺癌组织图像中的腺腔结构进行分割；改进图像分类网络模型（AlexNet），并将分割出来的腺腔结构图像作为新增的信号通道进行特征增强学习，实现对前列腺癌组织无标记切片更高准确率和特异性的智能化Gleason分级。
Description
技术领域
本发明涉及生物医学光学成像和图像处理领域，尤其涉及一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法。
背景技术
目前，Gleason分级体系仍然是前列腺癌治疗方案选择和预后判断的最有力工具之一。Gleason分级主要是基于前列腺组织病理图中腺腔的结构特征进行分级的。然而，传统的组织病理学诊断通常需要复杂的组织固定和染色等流程，需要耗费不少时间而可能延误最佳治疗时机。基于组织自身成分的双光子激光荧光和二次谐波产生的非线性光学显微成像技术能够无标记高分辨地呈现Gleason分级所依赖的腺腔结构，与传统H&E染色图可媲美。同时，号称“第三只眼”的人工智能开启快速精准诊断新时代。由于腺腔形态特征是格林森分级的关键，研究人员不断探索有效的腺腔分割算法来强化特征部位，然后再建立神经网络模型进行训练学习，以提高Gleason分级的准确率和特异性，从而打造更客观准确的病理智能诊断平台。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法。
本发明采用的技术方案是：
一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，其包括以下步骤：
步骤S1，获取基于双光子激光荧光和二次谐波产生的多通道非线性光学图像；
步骤S2，利用其对应的传统H&E染色图像或免疫组化图像进行配准标记以及图像处理和数据增强预处理，构建满足独立同分布的训练数据集和测试数据集；
步骤S3，采用双通道自适应阈值补集分割算法对前列腺癌组织非线性光学成像图中的腺腔结构进行分割；
步骤S4，改进图像分类网络模型并将分割出来的腺腔结构图像作为新增的信号通道进行特征增强学习，获得高准确率和特异性的智能化Gleason分级。
进一步地，步骤S2具体步骤如下：
步骤S2-1，筛选采集到的非线性光学成像图，剔除存在对焦错误、过度曝光或无信号背景区域的图像；
步骤S2-2，利用其对应的传统H&E染色图像或免疫组化图像，采取手工或自动化的方式得到需要分割部位的二值化掩模的标签数据形成端到端的配对数据；
步骤S2-3，对所有用于神经网络模型训练的图像样本进行样本均衡、归一化预处理以满足模型训练的要求。
进一步地，步骤S2-3中对图像样本进行图像数据增强操作，图像增强操作包括图像重叠滑窗切割采样、图像随机旋转和翻转。
进一步地，步骤S3具体步骤如下：
步骤S3-1，将原始SHG图像转换为灰度图像，并使用直方图均衡进行预处理；
步骤S3-2，使用由Otsu算法获得的阈值对灰度图像进行二值化，然后将二值图像求反表示为Igi；
步骤S3-3，通过腐蚀处理二值图像以填充由胶原SHG信号引起的内部间隙，以勾勒出腺体边界，而后使用中值滤波器去除伪影和噪声，再对图像进行膨胀操作；
步骤S3-4，通过8邻居连接算法处理膨胀后的图像，以获得最终的分割掩模(Areaopen)，并将掩模应用于原始TPEF图像以获得分割的腺体图像(Gland)；
步骤S3-5，将所有原始数据转换为RGB图像，其中红色通道对应于TPEF信号，绿色通道对应于SHG信号,蓝色通道设置为分割腺体图像。
进一步地，步骤S3-3的腐蚀和膨胀操作中采用的公式为：
其中，
定义为腐蚀操作，
定义为膨胀操作；SeEk表示腐蚀中尺寸为k*k像素的结构元素；SeDq表示尺寸为q*q像素的膨胀结构元素，针对图像Igi通过连通域计算获得组织间隙尺寸以自适应获得k及q值。
进一步地，步骤S4的具体步骤为：
步骤S4-1，TPEF图和SHG图作为两个信号通道，分割出来的腺腔结构图像作为第三个信号通道用于模型训练和测试；
步骤S4-2，将特征融合之后的图像进行无结构变换的数据增强处理构建满足独立同分布的训练数据集和测试数据集；
步骤S4-3，改进并训练卷积神经网络分类模型获得适应于非线性光学图像的模型参数以输出最终的诊断分类结果；
步骤S4-4，利用交叉验证、ROC与混淆矩阵对模型的准确性和特异性进行评估。
进一步地，步骤S4-3中卷积神经网络分类模型先采用大数据量的自然图像对卷积神经网络分类模型进行预训练习得图像域的特征知识，上再用非线性光学成像图对模型进行训练微调模型的参数，利用迁移学习算法克服小样本训练的缺陷。
本发明采用以上技术方案，利用不同探测通道对基于细胞和间质的双光子激发荧光(Two-photon Excited Fluorescence,TPEF)和二次谐波产生(Second Harmonicgeneration,SHG)信号进行探测，获得与传统H&E染色图可媲美的前列腺癌腺腔结构非线性光学显微成像图。由于前列腺组织中的胶原、弹力纤维、细胞质等多种物质都能发出TPEF信号，而且光谱范围存在一定的重叠，很难将细胞结构单独分离处理。而在一定的激发波长下，腺腔内分布的上皮细胞只能发出TPEF信号，而腺腔周围分布的胶原能够同时发出SHG和TPEF信号。本发明通过分析两个探测通道信号的特征关联，建立恰当的图像处理方法将胶原的SHG图作为遮罩获得接近于现有的基于传统H&E染色病理图的腺腔分割结果，再将分割出来的腺腔结构图作为新增的信号通道进行增强学习获得更高准确率和特异性的智能化Gleason分级。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；
图1是本发明一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法的总框图。
图2是本发明前列腺组织非线性光学成像图中腺腔结构特征部位分割流程图。
图3是本发明融合分割特征的自动识别分类算法流程图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。
如图1所示，本实施例提供了一种基于深度学习和特征增强的前列腺癌非线性光学图像分割和分类方法，具体包括如下步骤：
步骤S1、基于不同成像机制对同一部位多种组织成分的敏感性差异，利用双光子激发荧光(TPEF)和二次谐波产生(SHG)两种非线性效应对前列腺癌组织进行多通道成像；
步骤S2、利用其对应的传统H&E染色图像或免疫组化图像进行配准标记以及图像处理和数据增强等预处理，构建满足独立同分布的训练数据集和测试数据集；
步骤S3、建立针对非线性光学成像的融合多模式信息的特征区域分割方法，发展双通道自适应阈值补集分割算法对前列腺组织的非线性光学成像图的特征进行自动提取，并对腺腔结构在像素水平上进行分割；
步骤S4、建立融合图像分割结果的识别分类算法，将分割出来的腺腔结构图作为新增的信号通道进行特征增强学习获得更高准确率和特异性的智能化Gleason分级。
在本实施例中，所述步骤S2具体实现如下：
首先，筛选采集到的非线性光学成像图，剔除存在对焦错误、过度曝光或无信号背景区域的图像；
其次，利用其对应的传统H&E染色图像或免疫组化图像，采取手工或自动化的方式得到需要分割部位的标签数据(二值化掩模)，形成端到端的配对数据；
再次，对所有用于神经网络模型训练的图像样本进行样本均衡、归一化等预处理，以满足模型训练的要求；
此外，对图像样本进行图像重叠滑窗切割采样、图像随机旋转和翻转等数据增强操作，这些操作符合实际组织学分析时方向随机的真实情景，弥补非线性光学成像数据量的有限性，防止模型训练过拟合，提高模型诊断的准确率。
在本实施例中，所述步骤S3具体实现如下：
如图2所示，第1步，将原始SHG图像(1024×1024像素)转换为灰度图像(Gray)，并使用直方图均衡进行预处理；第2步，使用由Otsu算法获得的阈值对灰度图像进行二值化，然后将二值图像求反(Negative BW)，表示为Igi；第3步，通过腐蚀处理二值图像(Dilate&Erode)，以填充由胶原SHG信号引起的内部间隙，以勾勒出腺体边界，而后使用中值滤波器去除伪影和噪声，再对图像进行膨胀操作。在本发明所述的腐蚀和膨胀操作中，采用的公式为：
其中，将
定义为腐蚀操作，并将
定义为膨胀操作；SeEk表示腐蚀中尺寸为k*k像素的结构元素；SeDq表示尺寸为q*q像素的膨胀结构元素。针对图像Igi将通过连通域计算获得组织间隙尺寸，从而自适应获得k及q值。第4步，通过8邻居连接算法处理膨胀后的图像，以获得最终的分割掩模(Areaopen)，并将掩模应用于原始TPEF图像以获得分割的腺体图像(Gland)；第5步，将所有原始数据转换为RGB图像，其中红色(绿色)通道对应于TPEF(SHG)信号，蓝色通道设置为分割腺体图像。
在本实施例中，所述步骤S4具体实现如下：
如图3所示，首先，TPEF图和SHG图作为两个信号通道，分割出来的腺腔结构图像作为第三个信号通道，用于模型训练和测试；
其次，将特征融合之后的图像进行无结构变换的数据增强，即旋转、镜像、强度随机涨落、等尺寸随机切割等数据增强处理，构建满足独立同分布的训练数据集和测试数据集；
再次，改进并训练卷积神经网络分类模型(AlexNet)，获得适应于非线性光学图像的模型参数，以输出最终的诊断分类结果；
最后，利用交叉验证，ROC与混淆矩阵对模型的准确性、特异性等进行评估。
在本实施例中，所述步骤S4中，在使用非线性光学图像训练网络(AlexNet)之前，采用大数据量(百万级别)的自然图像对卷积神经网络模型进行预训练，使模型习得图像域的特征知识，并将预训练模型参数部分地(卷积特征提取层)转移到同结构新的模型中来，以迁移来自自然图像的知识，减少小数据下过拟合情况；
进一步地，将非线性光学图像输入到经过迁移参数的模型中进行微调参数优化，使得模型来自自然图像域的特征提取适应于非线性光学图像，以输出最终的诊断分类结果。
本发明利用基于融合多模式信息的特征分割以及融合分割结果的特征识别方法对前列腺癌组织非线性光学成像图中的腺腔结构进行分割和识别，同时利用迁移学习算法克服小样本训练的缺陷，训练出可用于前列腺癌Gleason分级的网络模型，在相同的样本数量情况下，准确率提高13％。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过建立深度学习模型，利用不同信号之间的关联性对前列腺组织腺腔进行分割，其分割效果接近于现有基于传统H&E染色病理图的算法结果。
2、本发明将分割出来的腺腔结构图作为新增的信号通道图结合原有的两个信号通道图，建立多数据学习的神经网络模型进行大样本学习训练，得到比基于传统病理图的分割和诊断算法更好的Gleason分级效果，在相同的样本数量情况下，准确率提高10％以上。
3、多维度成像数据之间存在复杂的内部关联且不易被人眼和传统特征提取算法识别，本发现融合组织生理病理学的先验知识，发展图像分割算法强化特征信息，实现对图像更高精度的识别与分类。
4、本发明采用双通道自适应阈值补集分割算法，充分利用生物组织对不同波段多光子激发产生的信号差异信息，采用自适应阈值方法，获得更好的分割效果。
5、本发明在使用非线性光学图像训练AlexNet网络模型之前，采用大数据量(百万级别)的自然图像对卷积神经网络模型进行预训练，使模型习得图像域的特征知识，并将预训练模型参数部分地(卷积特征提取层)转移到同结构新的模型中来，以迁移来自自然图像的知识，减少小数据下过拟合情况。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：
步骤S1，获取基于双光子激光荧光和二次谐波产生的多通道非线性光学图像；
步骤S2，利用其对应的传统H&E染色图像或免疫组化图像进行配准标记以及图像处理和数据增强预处理，构建满足独立同分布的训练数据集和测试数据集；
步骤S3，采用双通道自适应阈值补集分割算法对前列腺癌组织非线性光学成像图中的腺腔结构进行分割；
步骤S4，改进图像分类网络模型并将分割出来的腺腔结构图像作为新增的信号通道进行特征增强学习，获得高准确率和特异性的智能化Gleason分级。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，其特征在于：步骤S2具体步骤如下：
步骤S2-1，筛选采集到的非线性光学成像图，剔除存在对焦错误、过度曝光或无信号背景区域的图像；
步骤S2-2，利用其对应的传统H&E染色图像或免疫组化图像，采取手工或自动化的方式得到需要分割部位的二值化掩模的标签数据形成端到端的配对数据；
步骤S2-3，对所有用于神经网络模型训练的图像样本进行样本均衡、归一化预处理以满足模型训练的要求。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，其特征在于：步骤S2-3中对图像样本进行图像数据增强操作，图像增强操作包括图像重叠滑窗切割采样、图像随机旋转和翻转。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，其特征在于：步骤S3具体步骤如下：
步骤S3-1，将原始SHG图像转换为灰度图像，并使用直方图均衡进行预处理；
步骤S3-2，使用由Otsu算法获得的阈值对灰度图像进行二值化，然后将二值图像求反表示为Igi；
步骤S3-3，通过腐蚀处理二值图像以填充由胶原SHG信号引起的内部间隙，以勾勒出腺体边界，而后使用中值滤波器去除伪影和噪声，再对图像进行膨胀操作；
步骤S3-4，通过8邻居连接算法处理膨胀后的图像，以获得最终的分割掩模，并将分割掩模应用于原始TPEF图像以获得分割的腺体图像；
步骤S3-5，将所有原始数据转换为RGB图像，其中红色通道对应于TPEF信号，绿色通道对应于SHG信号,蓝色通道设置为分割腺体图像。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，其特征在于：步骤S3-3的腐蚀和膨胀操作中采用的公式为：
其中，
定义为腐蚀操作，
定义为膨胀操作；SeEk表示腐蚀中尺寸为k*k像素的结构元素；SeDq表示尺寸为q*q像素的膨胀结构元素，针对图像Igi通过连通域计算获得组织间隙尺寸以自适应获得k及q值。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，其特征在于：步骤S4的具体步骤为：
步骤S4-1，TPEF图和SHG图作为两个信号通道，分割出来的腺腔结构图像作为第三个信号通道用于模型训练和测试；
步骤S4-2，将特征融合之后的图像进行无结构变换的数据增强处理构建满足独立同分布的训练数据集和测试数据集；
步骤S4-3，改进并训练卷积神经网络分类模型获得适应于非线性光学图像的模型参数以输出最终的诊断分类结果；
步骤S4-4，利用交叉验证、ROC与混淆矩阵对模型的准确性和特异性进行评估。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，其特征在于：步骤S4-3中卷积神经网络分类模型先采用大数据量的自然图像对卷积神经网络分类模型进行预训练习得图像域的特征知识，上再用非线性光学成像图对模型进行训练微调模型的参数，利用迁移学习算法克服小样本训练的缺陷。
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