CN111784711A - 一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及医学影像分析技术领域，具体涉及一种用于肺部病理图像分类与分割的方法。具体方法为：输入全切片的病理图像；使用滑动窗口对病理图像进行切分获得图像块；使用病灶类型分类模型依次对前景图像块进行分析，识别前景图像块内组织区域的病灶类型；输出病灶类型分类结果；将前景图像块病灶区域分割结果依照对应前景图像块在病理图像中的相对位置进行拼接，背景图像块区域填充背景，可得病理图像病灶区域分割结果。本发明实现了在对肺部病理图像进行准确病灶类型识别的同时分割出病灶区域的具体边界。

Description

一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法
技术领域
本发明涉及医学影像分析技术领域，具体涉及一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法。
背景技术
肺癌是发病率和死亡率增长最快，对人群健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一。肿瘤细胞和组织在显微镜下观察表现出一定的异于正常细胞和组织的结构特征，也叫病理组织学特征。从病理学图像中准确地分割病灶区域是一项十分耗时的工作。
近几年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的医学影像分析成为一个热门的研究方向。病理图像包含了丰富的病灶信息，有大量关于病理图像的研究工作。已知的图像分类技术，是通过提取细胞区域间的特征关系对病灶类型进行识别。但是通过这种方法得出的辅助分类结果较为粗粒度，无法提供相应病灶所在区域等更为细粒度的信息。另一种方法是把病理图像分类问题转换为语义分割问题，对病理图像进行像素级分类得到病灶区域分割结果。但是这种方法需要将病理图像切割成无缝隙的图像块再逐个进行分析，使得最后的病灶区域分割结果无法综合全局的语义信息耦合细胞间关系。
针对上述问题，本发明实现一种面向肺部病理图像的分类与分割方法。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有肺部病理图像的分类与分割的缺陷，本发明提出了一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法。该方法将图像分类与语义分割进行结合，使用分类模型识别图像块的病灶类型，最后综合所有图像块的分类结果，通过病灶类型分类结果选择对应的病灶分割模型进行病灶区域分割。
(二)技术方案
本发明公开了一种基于深度学习的数字病理图像的分类与分割方法，主要包括以下步骤:
一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法，其特征在于包括以下步骤:
步骤S1：输入全切片的病理图像；
步骤S2：使用滑动窗口对病理图像进行切分获得图像块；
步骤S3：使用病灶类型分类模型依次对前景图像块进行分析，识别前景图像块内组织区域的病灶类型；
步骤S4：输出病灶类型分类结果；
步骤S5：根据病灶类型分类结果选择对应的病灶区域分割模型；
步骤S6：使用病灶区域分割模型依次对前景图像块内的病灶区域进行分割，得到病灶区域分割结果；
步骤S7：输出病灶区域分割结果。
所述步骤S2包括：利用滑动窗口将病理学图像切分为尺寸相同的图像块，通过图像块筛选算法保留含有组织区域的前景图像块，过滤背景图像块；
所述图像块筛选算法步骤包括：计算每张图像块的灰度二值图像，使用 Canny边缘轮廓检测算法提取出图像块的边缘轮廓，计算图像块中属于边缘轮廓的像素区域数量，将数量占比大于等于0.01％的图像块分类为目标图像块，小于0.01％的图像块为背景图像块，大于0.01％的图像块为前景图像块。
所述步骤S3，利用病灶类型分类模型对前景图像块中的病灶类型进行分类，得到前景图像块的病灶类型识别结果；
所述步骤S3中病灶类型分类模型包含5层；图像块输入到模型，首先是第一层，第一层包含卷积层、浓稠深度可分离模块和池化层；第二层包括卷积层、浓稠深度可分离模块和池化层；第三层包括卷积层、浓稠深度可分离模块；第四层包括全链接层、激活层和Dropout层；第五层是输出层，利用Softmax分类器输出结果；
所述步骤S3中,病灶类型分类模型的参数通过对病灶类型识别数据集进行深度学习训练得到；
病灶类型识别数据集的制作步骤为：提取部分的肺部病理图像作为训练数据集，使用滑动窗口切分与图像块筛选算法得到前景图像块，通过对所有前景图像块依次标记病灶类型，得到带有病灶类型标记的前景图像块，建立病灶类型识别数据集；
标记前景图像块的病灶类型有5类，将肺部病理图像中的病灶类型分为5 类，病灶类型分别为：(a)正常、(b)肺鳞癌、(c)肺腺癌、(d)肺大细胞癌、 (e)肺小细胞癌；
所述步骤S4中,输出病灶类型分类结果的步骤包括：判断预测的病灶类型中正常的前景图像块在前景图像块中的占比，如果占比超过95％，则病灶类型分类结果为正常。如果占比小于95％，统计前景图像块的预测病灶类型中肺鳞癌、肺腺癌、肺大细胞癌、肺小细胞癌四种病灶的数量。若该四种病灶中数量最多的病灶与四种病灶中数量的总和比值超过80％，则病灶类型分类结果为该种病灶，若不满足则病灶类型分类结果为正常。
所述步骤S5中,病灶区域分割模型采用编码-解码(encoding-decoding) 结构对前景图像块进行病灶区域分割，其中解码过程对前景图像块进行特征抽取，解码过程将特征信息进行逐层恢复与像素分类，得到前景图像块病灶区域分割结果；
所述步骤S5中，针对肺鳞癌、肺腺癌、肺大细胞癌、肺小细胞癌4中病灶分别对应的训练了病灶区域分割模型，若病灶类型分类结果为四种病灶中其中一种，选择对应的病灶区域分割模型对病灶区域进行分割；
所述步骤S5中，病灶区域分割模型的参数通过对病灶区域分割数据集进行深度学习训练得到；
病灶区域分割数据集的制作步骤为：提取部分的肺部病理图像作为训练数据集，使用滑动窗口切分与图像块筛选算法得到前景图像块，通过对所有前景图像块依次标记病灶区域，得到带有病灶区域标记的前景图像块，建立病灶区域分割数据集；
病灶区域分割数据集中标记前景图像块的病灶区域类型有5类，将肺部病理图像中的病灶区域分为5类，病灶类型分别为：(a)正常、(b)肺鳞癌、 (c)肺腺癌、(d)肺大细胞癌、(e)肺小细胞癌，分别整理得到4个对应的病灶区域分割数据集；
所述步骤S6中，利用病灶区域分割模型对前景图像块中的病灶区域进行分割，得到前景图像块的病灶区域分割结果；
所述步骤S7中，输出病灶区域分割结果步骤包括：将前景图像块的病灶区域分割结果按照前景图像块在病理图像上的相对位置进行拼接，背景图像块区域填充背景区域，可得与病理图像尺寸相同的病灶区域分割结果。
(三)有益效果
本发明提供了一种全封闭碳纤维碟轮，具备以下有益效果：
1.本发明提出一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法，在对肺部病理图像进行病灶类型识别的同时，分割出病灶区域的具体边界。
2.本发明根据病灶类型识别结果选择对应的病灶区域分割模型分割出病灶区域的具体边界，解决了病灶类型识别结果与病灶区域分割结果不统一的问题。
附图说明
图1为图像的分类与分割方法的流程图；
图2为滑动窗口切分及过滤背景图像块流程示意图；
图3为前景图像块病灶类型分类流程图；
图4为病灶类型及病灶区域分割模型选择流程图；
图5为前景图像块病灶区域分割流程图；
图6为病灶区域分割结果拼接流程图；
图7为具体实施例的分析示例图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，本发明提供的一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法，包括如下步骤：
步骤S1：输入全切片的病理图像；
步骤S2：使用滑动窗口对病理图像进行切分获得图像块；
步骤S3：使用病灶类型分类模型依次对前景图像块进行分析，识别前景图像块内组织区域的病灶类型；
步骤S4：输出病灶类型分类结果；
步骤S5：根据病灶类型分类结果选择对应的病灶区域分割模型；
步骤S6：使用病灶区域分割模型依次对前景图像块内的病灶区域进行分割，得到病灶区域分割结果；
步骤S7：输出病灶区域分割结果。
所述步骤S2包括：利用滑动窗口将病理学图像切分为尺寸相同的图像块，通过图像块筛选算法保留含有组织区域的前景图像块，过滤背景图像块；
所述图像块筛选算法步骤包括：计算每张图像块的灰度二值图像，使用 Canny边缘轮廓检测算法提取出图像块的边缘轮廓，计算图像块中属于边缘轮廓的像素区域数量，将数量占比大于等于0.01％的图像块分类为目标图像块，小于0.01％的图像块为背景图像块，大于0.01％的图像块为前景图像块。如图 2所示为滑动窗口切分及过滤背景图像块流程示意图。
通过过滤背景图像块的方法可以减少计算时间，避免系统在背景区域进行过多运算浪费计算资源。并且可以有效降低背景区域带来的噪声扰动，提高准确率。图2中蓝色区域为过滤的背景图像块，其他区域为前景图像块，进入下一步的分析。
所述步骤S3，利用病灶类型分类模型对前景图像块中的病灶类型进行分类，得到前景图像块的病灶类型识别结果。
所述步骤S3中病灶类型分类模型包含5层；图像块输入到模型，首先是第一层，第一层包含卷积层、浓稠深度可分离模块和池化层；第二层包括卷积层、浓稠深度可分离模块和池化层；第三层包括卷积层、浓稠深度可分离模块；第四层包括全链接层、激活层和Dropout层；第五层是输出层，利用 Softmax分类器输出结果。如图3所示为前景图像块病灶类型分类流程示意图。
前景图像块输入模型后依次经过第一至第三层进行特征抽取，第四层进行特征转换，将原有特征信息进行压缩，第五层通过特征信息进行分类，得出前景图像块的病灶类型分类结果。
其中特征抽取过程中，卷积层与浓稠深度可分离模块对图像块中的语义特征进行局部感知，在对图像块全局扫描的过程起到了对深层语义中关键特征的提取。浓稠深度可分离模块在普通卷积的基础上进行了改进，借鉴浓稠连接的思想在卷积层之间形成浓稠的跳跃连接，加强了特征传播。使得浅层网络也可以达到深层网络的特征提取能力。采用深度可分离卷积替代普通卷积，可以在保留相同卷积的特征提取能力的同时，降低模型的参数量。池化层对数据进行压缩，降低数据维度。可以一定程度提高模型的感受野以及降低模型优化难度。
所述步骤S3中,病灶类型分类模型的参数通过对病灶类型识别数据集进行深度学习训练得到；
病灶类型识别数据集的制作步骤为：提取部分的肺部病理图像作为训练数据集，使用滑动窗口切分与图像块筛选算法得到前景图像块，通过对所有前景图像块依次标记病灶类型，得到带有病灶类型标记的前景图像块，建立病灶类型识别数据集；
标记前景图像块的病灶类型有5类，将肺部病理图像中的病灶类型分为5 类，病灶类型分别为：(a)正常、(b)肺鳞癌、(c)肺腺癌、(d)肺大细胞癌、 (e)肺小细胞癌；
所述步骤S4中,输出病灶类型分类结果的步骤包括：判断预测的病灶类型中正常的前景图像块在前景图像块中的占比，如果占比超过95％，则病灶类型分类结果为正常。如果占比小于95％，统计前景图像块的预测病灶类型中肺鳞癌、肺腺癌、肺大细胞癌、肺小细胞癌四种病灶的数量。若该四种病灶中数量最多的病灶与四种病灶中数量的总和比值超过80％，则病灶类型分类结果为该种病灶，若不满足则病灶类型分类结果为正常。如图4所示为病灶类型及病灶区域分割模型选择流程示意图。
通过图4中的步骤，综合前景图像块病灶类型分类结果得出病理图像病灶类型分类结果，例如当前景图像块病灶类型分类结果中，结果为正常的数量占比小于95％，则计算四种病灶中数量最多的病灶与四种病灶数量总和之间的比值是否超过85％，若超过则病理图像病灶类型分类结果为该病灶，且选择对应的病灶区域分割模型进行病灶区域分割。
所述步骤S5中,病灶区域分割模型采用编码-解码(encoding-decoding) 结构对前景图像块进行病灶区域分割，其中解码过程对前景图像块进行特征抽取，解码过程将特征信息进行逐层恢复与像素分类，得到前景图像块病灶区域分割结果；
所述步骤S5中，针对肺鳞癌、肺腺癌、肺大细胞癌、肺小细胞癌4中病灶分别对应的训练了病灶区域分割模型，若病灶类型分类结果为四种病灶中其中一种，选择对应的病灶区域分割模型对病灶区域进行分割；
所述步骤S5中，病灶区域分割模型的参数通过对病灶区域分割数据集进行深度学习训练得到；
病灶区域分割数据集的制作步骤为：提取部分的肺部病理图像作为训练数据集，使用滑动窗口切分与图像块筛选算法得到前景图像块，通过对所有前景图像块依次标记病灶区域，得到带有病灶区域标记的前景图像块，建立病灶区域分割数据集；
病灶区域分割数据集中标记前景图像块的病灶区域类型有5类，将肺部病理图像中的病灶区域分为5类，病灶类型分别为：(a)正常、(b)肺鳞癌、 (c)肺腺癌、(d)肺大细胞癌、(e)肺小细胞癌，分别整理得到4个对应的病灶区域分割数据集；
所述步骤S6中，利用病灶区域分割模型对前景图像块中的病灶区域进行分割，得到前景图像块的病灶区域分割结果。如图5所示为前景图像块病灶区域分割流程示意图。
所述步骤S7中，输出病灶区域分割结果步骤包括：将前景图像块的病灶区域分割结果按照前景图像块在病理图像上的相对位置进行拼接，背景图像块区域填充背景区域，可得与病理图像尺寸相同的病灶区域分割结果，如图6 所示为病灶区域分割结果拼接流程示意图。
图7展示了三个本发明一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法的分析示例，通过输入肺部病理图像，分析出病灶类型分类结果与病灶区域分割结果。
尽管已经示出和描述了本发明实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (16)

1.一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法，其特征在于包括以下步骤:
步骤S1：输入肺部病理图像；
步骤S2：使用滑动窗口对病理图像进行切分获得图像块；
步骤S3：使用病灶类型分类模型依次对前景图像块进行分析，识别前景图像块内组织区域的病灶类型；
步骤S4：输出病灶类型结果；
步骤S5：根据病灶类型结果选择对应的病灶区域分割模型；
步骤S6：使用病灶区域分割模型依次对前景图像块内的病灶区域进行分割，得到病灶区域分割结果；
步骤S7：输出病灶区域分割结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于，步骤S2包括：利用滑动窗口将病理学图像切分为尺寸相同的图像块，通过图像块筛选算法保留含有组织区域的前景图像块，过滤背景图像块。
3.根据权利要求2所述的图像块筛选算法，其特征在于，步骤包括：计算每张图像块的灰度二值图像，使用Canny边缘轮廓检测算法提取出图像块的边缘轮廓，计算图像块中属于边缘轮廓的像素区域数量，将数量占比大于等于0.01％的图像块分类为目标图像块，小于0.01％的图像块为背景图像块，大于0.01％的图像块为前景图像块。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于S3中，利用病灶类型分类模型对前景图像块中的病灶类型进行分类，得到前景图像块的病灶类型识别结果。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于S3中，所述病灶类型分类模型包含5层；
图像块输入到模型，首先是第一层，第一层包含卷积层、浓稠深度可分离模块和池化层；第二层包括卷积层、浓稠深度可分离模块和池化层；第三层包括卷积层、浓稠深度可分离模块；第四层包括全连接层、激活层和Dropout层；第五层是输出层，利用Softmax分类器输出结果。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于S3中，所述病灶类型分类模型的参数通过对病灶类型识别数据集进行深度学习训练得到。
7.根据权利要求6所述的病灶类型识别数据集，其特征在于，病灶类型识别数据集的制作步骤为：提取部分的肺部病理图像作为训练数据集，使用滑动窗口切分与图像块筛选算法得到前景图像块，通过对所有前景图像块依次标记病灶类型，得到带有病灶类型标记的前景图像块，建立病灶类型识别数据集。
8.根据权利要求5所述的病灶类型识别数据集，其特征在于，所述标记前景图像块的病灶类型有5类，将肺部病理图像中的病灶类型分为5类，病灶类型分别为：(a)正常、(b)肺鳞癌、(c)肺腺癌、(d)肺大细胞癌、(e)肺小细胞癌。
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于S4中，输出病灶类型结果的步骤包括：判断预测的病灶类型中正常的前景图像块在前景图像块中的占比，如果占比超过95％，则病灶类型结果为正常。如果占比小于95％，统计前景图像块的预测病灶类型中肺鳞癌、肺腺癌、肺大细胞癌、肺小细胞癌四种病灶的数量。若该四种病灶中数量最多的病灶与四种病灶数量的总和比值超过80％，则病灶类型结果为该种病灶，若不满足则病灶类型结果为正常。
10.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于S5中，所述病灶区域分割模型采用编码-解码(encoding-decoding)结构对前景图像块进行病灶区域分割，其中解码过程对前景图像块进行特征抽取，解码过程将特征信息进行逐层恢复与像素分类，得到前景图像块病灶区域分割结果。
11.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于S5中，针对肺鳞癌、肺腺癌、肺大细胞癌、肺小细胞癌4中病灶分别训练了对应的病灶区域分割模型，若病灶类型结果为四种病灶中其中一种，选择对应的病灶区域分割模型对病灶区域进行分割。
12.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于S5中，所述病灶区域分割模型的参数通过对病灶区域分割数据集进行深度学习训练得到。
13.根据权利要求12所述的病灶区域分割数据集，其特征在于，病灶区域分割数据集的制作步骤为：提取部分的肺部病理图像作为训练数据集，使用滑动窗口切分与图像块筛选算法得到前景图像块，通过对所有前景图像块依次标记病灶区域，得到带有病灶区域标记的前景图像块，建立病灶区域分割数据集。
14.根据权利要求12所述的病灶区域分割数据集，其特征在于，所述标记前景图像块的病灶区域有4类，将肺部病理图像中的病灶区域分为5类，病灶类型分别为：(a)正常、(b)肺鳞癌、(c)肺腺癌、(d)肺大细胞癌、(e)肺小细胞癌，分别整理得到4个对应的病灶区域分割数据集。
15.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于S6中，利用病灶区域分割模型对前景图像块中的病灶区域进行分割，得到前景图像块的病灶区域分割结果。
16.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部病理图像的分类与分割方法，其特征在于S7中，输出病灶区域分割结果步骤包括：将前景图像块的病灶区域分割结果按照前景图像块在病理图像上的相对位置进行拼接，背景图像块区域填充背景区域，可得与病理图像尺寸相同的病灶区域分割结果。
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