CN117789207B - 基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像识别技术领域，具体为基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法及系统，包括以下步骤：基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，进行初步特征提取操作，处理图像并捕捉从微观到宏观多层次的细胞和组织结构信息，生成初级特征图。本发明中，通过多尺度图卷积神经网络的应用，确保了细胞和组织的多层次结构信息被充分捕捉，提供了比传统单尺度方法更加丰富和细致的特征表示，特征金字塔网络的引入优化了特征的层次性和尺度多样性，增强了模型对局部和全局信息的综合理解，自注意力机制的采用使得模型能够动态调整特征权重，增强了特征的针对性和准确性，迁移学习方法的使用大大减少了模型训练的时间和资源消耗。

Description

基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法及系统

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法及系统。

背景技术

图像识别技术是计算机视觉的一个关键分支，专注于使计算机能够识别和处理图像中的对象和特征。该领域结合了模式识别、人工智能、机器学习和深度学习技术，目的是让机器能够理解和解释视觉信息。图像识别技术在医疗影像分析、安全监控、自动驾驶车辆等多个领域均有广泛应用。尤其在医疗领域，这项技术的应用对于疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。

其中，基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法是一种运用图神经网络（GNN）来分析细胞和组织图像的技术。图神经网络是一种专门处理图形数据的神经网络，能够有效地捕捉数据中的关系和结构信息。在细胞组织病理图像分析中，该方法的目的是自动识别和分类图像中的细胞、组织结构和病理特征，以帮助病理学家更准确、快速地诊断疾病。该技术的应用可以极大提高病理图像分析的效率和准确性，对于癌症等疾病的早期发现和治疗计划的制定尤为重要。

传统方法忽略了图像多层次的结构信息，限制了特征表达的全面性和深度。缺乏有效的特征尺度融合和权重调整机制，导致模型不能充分利用图像中的局部和全局信息，降低了特征分析的准确性和针对性。传统方法依赖大量标注数据进行训练，不仅耗费大量时间和资源，而且模型的泛化能力有限。数据集的单一性和缺乏多样性也使得模型难以适应不同样本特征，影响了模型的适用范围和效果。图像检索和索引的效率和准确性也是传统方法的瓶颈，缺乏有效的检索算法和索引结构，导致检索过程耗时长，准确率低。缺乏有效的图像分割和特征聚类方法也使得对细胞组织图像的管理和表示效率低下，限制了图像数据的应用价值。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，包括以下步骤：

S1：基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，对图像进行多层次结构的特征提取，并在多层次上捕捉细胞和组织的结构信息，进行特征图的构建，生成多层空间特征图；

S2：基于所述多层空间特征图，采用特征金字塔网络，提取差异化尺度的特征信息，对局部和全局特征进行统一分析，并对特征进行优化处理，生成综合特征图；

S3：基于所述综合特征图，采用自注意力机制，对差异化尺度特征融合过程中的权重进行动态调整，并根据图像内容自动优化特征提取过程，生成优化网络结构；

S4：基于所述优化网络结构，采用迁移学习方法，通过利用通用数据集上训练的模型，根据细胞组织病理图像的特征，进行模型参数的调整和优化，生成预训练优化模型；

S5：基于所述预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过模拟细胞组织图像的分布建立新的训练样本，进行训练数据集优化，并优化模型对差异样本特征的学习能力，生成增强训练样本集；

S6：基于所述增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过构建多维索引结构，对图像特征进行管理，并进行图像关键特征和模式的检索和索引，生成图像索引数据库；

S7：基于所述图像索引数据库，采用U-Net和深度嵌入聚类，对图像数据库中的图像进行内容分割和特征聚类，进行细胞组织图像的管理和结构化表示，生成智能分割聚类图像库。

作为本发明的进一步方案，所述多层空间特征图包括细胞核形状特征图、细胞间相互作用特征图和组织构造特征图，所述综合特征图包括尺度融合特征图、局部特征图和全局特征图，所述预训练优化模型包括基础网络结构、细胞组织特异性参数集、调整的模型准确性指标，所述图像索引数据库包括多维度特征索引层、检索路径集和图像特征关联映射表，所述智能分割聚类图像库包括按病理特征分割的子图集、特征关联性聚类组和聚类效果评估指标。

作为本发明的进一步方案，基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，对图像进行多层次结构的特征提取，并在多层次上捕捉细胞和组织的结构信息，进行特征图的构建，生成多层空间特征图的步骤具体为：

S101：基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，进行初步特征提取操作，处理图像并捕捉从微观到宏观多层次的细胞和组织结构信息，生成初级特征图；

S102：基于所述初级特征图，采用特征增强网络，对从多尺度图卷积神经网络提取的特征进行处理，确定特征之间的差异性，并突出细胞和组织的关键结构，生成强化特征图；

S103：基于所述强化特征图，采用空间关系网络，对图像中的细胞和组织进行空间结构分析，确定细胞间的相互关系和组织构造，生成空间结构特征图；

S104：基于所述空间结构特征图，采用跨层连接网络，进行特征汇集，对多层次和尺度的特征图进行提取，构建包括图像内容信息的特征表示，生成多层空间特征图。

作为本发明的进一步方案，基于所述多层空间特征图，采用特征金字塔网络，提取差异化尺度的特征信息，对局部和全局特征进行统一分析，并对特征进行优化处理，生成综合特征图的步骤具体为：

S201：基于所述多层空间特征图，采用特征金字塔网络，对多层特征进行梳理和提取，构建局部到全局差异尺度细胞和组织特征的表示，生成尺度整合特征图；

S202：基于所述尺度整合特征图，采用局部特征分析器，对图像中的局部结构和特征进行分析，优化局部特征的描述和表现，生成局部细化特征图；

S203：基于所述局部细化特征图，采用全局平均池化，进行图像的信息分析，同步和提取图像特征，评估全局信息的连贯性和完整性，生成全局特征图；

S204：基于所述全局特征图，采用特征融合技术，对局部细节和全局信息进行处理，融合和优化多层次特征，构建图像内容表征，生成综合特征图。

作为本发明的进一步方案，基于所述综合特征图，采用自注意力机制，对差异化尺度特征融合过程中的权重进行动态调整，并根据图像内容自动优化特征提取过程，生成优化网络结构的步骤具体为：

S301：基于所述综合特征图，采用自注意力机制，对图像部分区域进行分析，通过计算部分区域之间的关联性，分配对应权重，并突出图像中的关键区域，生成注意力调整特征图；

S302：基于所述注意力调整特征图，采用特征重标定网络，通过分析多个特征贡献度，重新分配特征权重，突出关键特征，并排除不关键特征，生成特征重标定图；

S303：基于所述特征重标定图，采用深度卷积网络结合SE-Net，对特征图进行特征学习和分析，挖掘图像的层次性特征，优化特征的代表性和辨识度，生成层次性特征图；

S304：基于所述层次性特征图，采用多任务学习架构，提取多层特征，并同步进行任务关联的特征学习，构建结构优化和表达图像内容的网络结构，生成优化网络结构。

作为本发明的进一步方案，基于所述优化网络结构，采用迁移学习方法，通过利用通用数据集上训练的模型，根据细胞组织病理图像的特征，进行模型参数的调整和优化，生成预训练优化模型的步骤具体为：

S401：基于所述优化网络结构，采用神经网络搜索，进行结构层面的调整，根据细胞组织病理图像的特性重新配置网络结构，匹配关键类型的图像特征，生成结构调整模型；

S402：基于所述结构调整模型，采用领域自适应技术，进行特征层面的调整，通过特征匹配和调整，优化模型对图像中关键信息的响应性，生成特征匹配模型；

S403：基于所述特征匹配模型，采用贝叶斯优化，对模型参数进行调整和优化，通过参数调优，优化模型对细胞组织病理图像的敏感性，生成参数细化模型；

S404：基于所述参数细化模型，采用迁移学习方法，将模型与通用数据集上的训练数据结合，并针对关键图像特征进行优化，生成预训练优化模型。

作为本发明的进一步方案，基于所述预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过模拟细胞组织图像的分布建立新的训练样本，进行训练数据集优化，并优化模型对差异样本特征的学习能力，生成增强训练样本集的步骤具体为：

S501：基于所述预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过设定生成器和判别器网络结构，进行图像特征的学习和模拟，优化生成样本质量，生成质量模拟样本集；

S502：基于所述质量模拟样本集，采用数据扩充算法，对图像样本进行多样化处理，包括旋转、缩放和剪切操作，进行样本视角和表现形式优化，生成多视角扩充样本集；

S503：基于所述多视角扩充样本集，采用相关向量机，对扩充后的样本进行质量评估和筛选，通过分析样本对模型训练的贡献度，排除导致模型偏差或过拟合的样本，生成优选训练样本集；

S504：基于所述优选训练样本集，采用样本均衡处理算法，对数据集中的样本分布进行调整，进行重采样和权重调整，生成增强训练样本集。

作为本发明的进一步方案，基于所述增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过构建多维索引结构，对图像特征进行管理，并进行图像关键特征和模式的检索和索引，生成图像索引数据库的步骤具体为：

S601：基于所述增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过将图像内容转化为数值特征向量，对图像进行特征提取，生成特征向量集；

S602：基于所述特征向量集，采用自编码器，对特征向量进行迭代处理和优化，通过降维和归一化，优化特征表达能力和检索效率，生成优化向量集；

S603：基于所述优化向量集，采用索引构建算法，对特征向量进行结构化组织，通过构建索引结构，优化检索速度和准确性，生成结构化特征索引库；

S604：基于所述结构化特征索引库，采用索引优化算法和支持向量机，结合用户反馈和使用模式，对索引结构进行持续调整和优化，生成图像索引数据库。

作为本发明的进一步方案，基于所述图像索引数据库，采用U-Net和深度嵌入聚类，对图像数据库中的图像进行内容分割和特征聚类，进行细胞组织图像的管理和结构化表示，生成智能分割聚类图像库的步骤具体为：

S701：基于所述图像索引数据库，采用U-Net模型，对图像中的细胞组织进行逐层分析，通过学习图像的上下文信息和结构，识别和分割出图像中的关键区域，生成细胞分割图像集；

S702：基于所述细胞分割图像集，采用特征编码技术，对分割后的图像进行特征提取，包括颜色、纹理、形状和空间关系，生成特征编码图像集；

S703：基于所述特征编码图像集，采用深度嵌入聚类，对编码特征进行分析和聚类处理，并根据细胞组织的特点和关联性进行分类，生成细胞聚类图像集；

S704：基于所述细胞聚类图像集，采用结构化数据模型，对聚类后的图像进行组织和结构化标注，并优化检索过程的响应速度，生成智能分割聚类图像库。

基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析系统，所述基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析系统用于执行上述基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，所述系统包括图像特征提取模块、特征优化处理模块、特征融合与自注意模块、模型优化调整模块、样本集增强模块、图像索引与聚类模块；

所述图像特征提取模块基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络进行初步特征提取，通过特征增强网络和空间关系网络，确定细胞和组织的关键结构，利用跨层连接网络，进行特征汇集，构建图像内容的多层空间特征表示，生成多层空间特征图；

所述特征优化处理模块基于多层空间特征图，采用特征金字塔网络对多层特征进行梳理和提取，通过局部特征分析器，优化局部特征描述，结合全局平均池化对全局信息进行分析，利用特征融合技术优化多层次特征，生成综合特征图；

所述特征融合与自注意模块基于综合特征图，采用自注意力机制，突出图像中的关键区域，通过特征重标定网络，突出关键特征，结合SE-Net优化层次性特征代表性，利用多任务学习架构，构建结构调整的网络结构，生成优化网络结构；

所述模型优化调整模块基于优化网络结构，采用神经网络搜索，进行结构层面调整，通过领域自适应技术，优化特征响应性，结合贝叶斯优化，进行模型参数调整，运用迁移学习方法进行模型参数优化，生成预训练优化模型；

所述样本集增强模块基于预训练优化模型，采用生成对抗网络，优化生成样本质量，通过数据扩充算法，进行样本多样化处理，结合相关向量机，进行样本质量评估，运用样本均衡处理算法，进行数据集优化，生成增强训练样本集；

所述图像索引与聚类模块基于增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，进行图像特征提取，通过自编码器，进行特征向量优化，结合索引构建算法优化检索结构，运用U-Net和深度嵌入聚类，进行图像内容分割和特征聚类，生成智能分割聚类图像库。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过多尺度图卷积神经网络的应用，确保了细胞和组织的多层次结构信息被充分捕捉，提供了比传统单尺度方法更加丰富和细致的特征表示。特征金字塔网络的引入优化了特征的层次性和尺度多样性，增强了模型对局部和全局信息的综合理解。自注意力机制的采用使得模型能够动态调整特征权重，增强了特征的针对性和准确性。迁移学习方法的使用大大减少了模型训练的时间和资源消耗，同时提高了模型的泛化能力。生成对抗网络为训练数据集引入了多样性，提高了模型对不同细胞样本特征的学习能力。基于内容的图像检索算法和多维索引结构的构建，使得图像的检索和索引变得更加高效和准确。U-Net和深度嵌入聚类的结合，提供了有效的细胞组织图像内容分割和特征聚类方法，为图像的管理和结构化表示提供了基础。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明的S1细化流程图；

图3为本发明的S2细化流程图；

图4为本发明的S3细化流程图；

图5为本发明的S4细化流程图；

图6为本发明的S5细化流程图；

图7为本发明的S6细化流程图；

图8为本发明的S7细化流程图；

图9为本发明的系统流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，包括以下步骤：

S1：基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，对图像进行多层次结构的特征提取，并在多层次上捕捉细胞和组织的结构信息，进行特征图的构建，生成多层空间特征图；

S2：基于多层空间特征图，采用特征金字塔网络，提取差异化尺度的特征信息，对局部和全局特征进行统一分析，并对特征进行优化处理，生成综合特征图；

S3：基于综合特征图，采用自注意力机制，对差异化尺度特征融合过程中的权重进行动态调整，并根据图像内容自动优化特征提取过程，生成优化网络结构；

S4：基于优化网络结构，采用迁移学习方法，通过利用通用数据集上训练的模型，根据细胞组织病理图像的特征，进行模型参数的调整和优化，生成预训练优化模型；

S5：基于预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过模拟细胞组织图像的分布建立新的训练样本，进行训练数据集优化，并优化模型对差异样本特征的学习能力，生成增强训练样本集；

S6：基于增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过构建多维索引结构，对图像特征进行管理，并进行图像关键特征和模式的检索和索引，生成图像索引数据库；

S7：基于图像索引数据库，采用U-Net和深度嵌入聚类，对图像数据库中的图像进行内容分割和特征聚类，进行细胞组织图像的管理和结构化表示，生成智能分割聚类图像库。

多层空间特征图包括细胞核形状特征图、细胞间相互作用特征图和组织构造特征图，综合特征图包括尺度融合特征图、局部特征图和全局特征图，预训练优化模型包括基础网络结构、细胞组织特异性参数集、调整的模型准确性指标，图像索引数据库包括多维度特征索引层、检索路径集和图像特征关联映射表，智能分割聚类图像库包括按病理特征分割的子图集、特征关联性聚类组和聚类效果评估指标。

在S1步骤中，针对细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络进行特征提取，该网络首先通过多尺度处理适应细胞图像中的不同大小结构，利用图卷积层提取局部空间特征，在此基础上，网络通过堆叠多个图卷积层，逐层深入提取细胞和组织结构的复杂空间信息，每一层的输出都代表一个特定层次的空间特征图，这些特征图从不同层次反映细胞核的形状特征、细胞间的相互作用以及整体组织构造，通过这种分层方式，该步骤能够综合各层次的信息，构建出反映细胞组织结构细节的多层空间特征图。

在S2步骤中，基于S1生成的多层空间特征图，通过特征金字塔网络进行特征的进一步提取和优化，该网络设计用于捕获不同尺度的特征信息，通过多级特征融合策略，使网络能够同时考虑局部细节和全局结构，特征金字塔网络通过顶层向下的路径和横向连接，有效地整合了不同层次的特征信息，保证了特征在多尺度上的一致性和互补性，此外，网络还采用一系列优化操作，如特征选择和重校准，以提升特征的代表性和鲁棒性，最终，该步骤生成了综合特征图，该特征图融合了各个尺度的特征。

在S3步骤中，基于综合特征图，采用自注意力机制对特征进行优化，该机制通过评估特征间的相互关系，动态调整不同特征的权重，从而突出重要特征并抑制不相关的信息，自注意力机制的引入使得网络能够更加聚焦于图像中关键的结构和模式，进一步提高特征的区分力，通过这种动态权重调整，网络能够根据图像内容自适应地调整特征提取过程，优化网络结构，该步骤的结果是一个经过自注意力机制调整并优化的网络结构，能够更加准确和有效地捕捉和表达图像中的关键信息。

在S4步骤中，采用迁移学习方法对优化网络结构进行参数调整和优化，通过引入预训练模型，该步骤能够利用在通用数据集上获得的知识，加速并优化模型在细胞组织病理图像特定任务上的学习过程，通过微调预训练模型中的参数，网络能够更好地适应细胞组织病理图像的特征，提高模型在该特定任务上的表现，此外，该步骤还包括细胞组织特异性参数集的调整和模型准确性指标的优化，确保模型在处理细胞组织病理图像时的性能和准确性，最终，生成的预训练优化模型不仅继承了通用模型的强大特征提取能力，还通过针对性的调整和优化，更好地适应了特定的应用场景。

在S5步骤中，基于预训练优化模型，通过生成对抗网络进行训练数据集的优化，在该步骤中，生成对抗网络通过模拟细胞组织图像的分布，生成新的训练样本，从而丰富和扩展训练数据集，通过这种方式，模型能够在更加多样化的数据上进行训练，提高对差异样本特征的学习能力，同时，生成对抗网络的引入也有助于模型更好地理解和复现细胞组织图像的内在结构和模式，进一步优化模型的性能，该步骤的结果是一个增强的训练样本集，它不仅包含原始训练数据，还包括由生成对抗网络生成的新样本，为模型提供了更丰富、更多样的学习资源。

在S6步骤中，基于增强训练样本集，通过基于内容的图像检索算法进行图像特征的管理和索引，通过构建多维索引结构，高效地管理图像特征，支持快速的检索和索引，通过对图像进行深度分析和特征提取，算法能够准确地捕捉图像的关键特征和模式，并通过构建的多维索引结构，实现对这些特征的有效管理和快速检索，此外，该步骤还包括检索路径集的构建和图像特征关联映射表的生成，确保图像检索过程的高效性和准确性，该步骤的结果是一个图像索引数据库，它不仅包含了丰富的图像特征信息，还提供了高效的检索和索引功能，为后续的图像分析和处理提供了强大的支持。

在S7步骤中，基于图像索引数据库，通过U-Net和深度嵌入聚类对图像进行内容分割和特征聚类，U-Net作为一种强大的图像分割网络，通过其精确的分割能力，能够有效地对细胞组织图像进行内容分割，提取图像中的关键结构和模式，与此同时，深度嵌入聚类通过在特征空间中进行聚类分析，能够根据图像的内在特征将图像划分为不同的类别，实现特征的结构化表示，通过这两种方法的结合，该步骤能够有效地对图像数据库中的图像进行管理和结构化表示，生成智能分割聚类图像库，该图像库不仅包含了按病理特征分割的子图集，还包含了基于特征关联性的聚类组和聚类效果评估指标，为细胞组织图像的进一步分析和应用提供了重要的资源。

请参阅图2，基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，对图像进行多层次结构的特征提取，并在多层次上捕捉细胞和组织的结构信息，进行特征图的构建，生成多层空间特征图的步骤具体为：

S101：基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，进行初步特征提取操作，处理图像并捕捉从微观到宏观多层次的细胞和组织结构信息，生成初级特征图；

S102：基于初级特征图，采用特征增强网络，对从多尺度图卷积神经网络提取的特征进行处理，确定特征之间的差异性，并突出细胞和组织的关键结构，生成强化特征图；

S103：基于强化特征图，采用空间关系网络，对图像中的细胞和组织进行空间结构分析，确定细胞间的相互关系和组织构造，生成空间结构特征图；

S104：基于空间结构特征图，采用跨层连接网络，进行特征汇集，对多层次和尺度的特征图进行提取，构建包括图像内容信息的特征表示，生成多层空间特征图。

在S101子步骤中，通过基于细胞组织原始图像的多尺度图卷积神经网络进行初步特征提取，具体而言，输入数据格式为原始细胞组织的高分辨率彩色图像，该网络采用不同尺度的卷积核来捕获不同层次的细胞和组织结构，卷积核的尺度范围由细胞水平的微观结构到整个组织的宏观结构，确保从细节到整体的特征都能被有效捕捉，在这个过程中，网络通过逐层应用卷积、激活函数如ReLU和池化操作，逐步提取和组合特征，生成初级特征图，这些初级特征图包含了细胞组织的重要视觉信息，包括形状、大小、纹理和空间分布等，此步骤的执行，使得后续的网络能在一个更加丰富和具体的特征空间上进行操作。

在S102子步骤中，通过特征增强网络处理初级特征图，这一步采用的是深度学习中的特征增强技术，其核心是通过网络学习特征间的差异性和细胞、组织的关键结构，网络结构设计中，充分考虑了特征图的空间分布和层次关系，采用更深的网络层和精细的卷积核，确保能够提取更加细致和关键的特征，增强操作不仅关注于特征的明确表示，还包括对特征间关联的挖掘，使得生成的强化特征图能更好地反映细胞和组织的重要特征，该步骤的效果是生成了细化和强化的特征表示。

在S103子步骤中，通过空间关系网络对强化特征图进行进一步处理，空间关系网络专注于图像中细胞和组织的空间结构分析，其关键在于确定细胞间的相互关系和组织构造，这一网络通过引入空间关系模块，能够捕捉和理解细胞与细胞之间的位置关系和相互作用，通过这样的分析，网络能生成空间结构特征图，这些特征图不仅包含了单个细胞的信息，还蕴含了细胞间复杂的空间关系，该步骤生成了体现细胞间相互作用和组织结构的特征图，为理解细胞组织的空间结构提供了关键信息。

在S104子步骤中，通过跨层连接网络实现特征的汇集，该网络通过跨层连接的方式，能够结合不同层次和尺度的特征，实现特征的融合和优化，通过这种方法，网络不仅考虑了每个单独层次的特征，还能够综合考虑多个层次间的相互作用和补充信息，最终生成的多层空间特征图是一个综合了不同尺度和层次特征的表示，这种表示具有更丰富的信息和更高的辨识能力，为细胞组织图像的深入分析和识别提供了强有力的特征基础。

请参阅图3，基于多层空间特征图，采用特征金字塔网络，提取差异化尺度的特征信息，对局部和全局特征进行统一分析，并对特征进行优化处理，生成综合特征图的步骤具体为：

S201：基于多层空间特征图，采用特征金字塔网络，对多层特征进行梳理和提取，构建局部到全局差异尺度细胞和组织特征的表示，生成尺度整合特征图；

S202：基于尺度整合特征图，采用局部特征分析器，对图像中的局部结构和特征进行分析，优化局部特征的描述和表现，生成局部细化特征图；

S203：基于局部细化特征图，采用全局平均池化，进行图像的信息分析，同步和提取图像特征，评估全局信息的连贯性和完整性，生成全局特征图；

S204：基于全局特征图，采用特征融合技术，对局部细节和全局信息进行处理，融合和优化多层次特征，构建图像内容表征，生成综合特征图。

在S201子步骤中，通过特征金字塔网络处理多层空间特征图，特征金字塔网络的主要作用是整合和提取不同层次的特征，构建从局部到全局的细胞和组织特征表示，网络通过层间的上采样和下采样操作，以及特征融合技术，确保不同尺度的特征能够被有效结合，这一过程中，网络不仅考虑了每个尺度的特征信息，还考虑了这些特征间的关联性和互补性，生成的尺度整合特征图是一个从局部到全局的全面特征表示，能够有效表达细胞和组织的不同尺度特征。

在S202子步骤中，通过局部特征分析器对尺度整合特征图进行处理，局部特征分析器专注于图像中的局部结构和特征分析，其目的是优化局部特征的描述和表现，通过精确的局部特征提取和分析，网络能够更好地理解和表达图像中的细节信息，生成的局部细化特征图是对图像中细微结构和局部特征的深入解析，为细胞组织的细节分析提供了重要的基础。

在S203子步骤中，通过全局平均池化处理局部细化特征图，全局平均池化的主要作用是提取图像的全局特征，并评估这些特征的连贯性和完整性，这一操作通过计算特征图上每个通道的平均值，实现对全局信息的提炼和压缩，生成的全局特征图能够表达图像的整体结构和特征，为后续的分析和识别提供了全面视角。

在S204子步骤中，通过特征融合技术处理全局特征图，特征融合技术的目标是综合局部细节和全局信息，构建一个全面且精准的图像内容表征，该步骤中，网络通过融合不同层次和尺度的特征，实现了特征的优化和增强，生成的综合特征图是一个包含了丰富细节和全面视角的特征表示，为细胞组织图像的分析和识别提供了支持。

请参阅图4，基于综合特征图，采用自注意力机制，对差异化尺度特征融合过程中的权重进行动态调整，并根据图像内容自动优化特征提取过程，生成优化网络结构的步骤具体为：

S301：基于综合特征图，采用自注意力机制，对图像部分区域进行分析，通过计算部分区域之间的关联性，分配对应权重，并突出图像中的关键区域，生成注意力调整特征图；

S302：基于注意力调整特征图，采用特征重标定网络，通过分析多个特征贡献度，重新分配特征权重，突出关键特征，并排除不关键特征，生成特征重标定图；

S303：基于特征重标定图，采用深度卷积网络结合SE-Net，对特征图进行特征学习和分析，挖掘图像的层次性特征，优化特征的代表性和辨识度，生成层次性特征图；

S304：基于层次性特征图，采用多任务学习架构，提取多层特征，并同步进行任务关联的特征学习，构建结构优化和表达图像内容的网络结构，生成优化网络结构。

在S301子步骤中，综合特征图作为输入数据，采用自注意力机制进行图像分析，自注意力机制首先计算图像部分区域之间的关联性，为此，定义了一个注意力分数，该分数通过评估各区域特征的相似度获得，随后，根据这些分数对相应区域分配权重，区域间的权重分配基于其对图像分析的重要性进行动态调整，重点关注的区域获得更高的权重，以突出图像中的关键信息，通过这一过程，生成注意力调整特征图，该特征图不仅保留了原始综合特征图的信息，还强化了对关键区域的关注，提高了后续步骤对图像关键信息的识别和提取能力。

在S302子步骤中，输入的注意力调整特征图通过特征重标定网络进行进一步处理，网络首先对特征图中的各个特征进行分析，评估它们对最终分析任务的贡献度，基于这一分析，网络对特征权重进行重新分配，强化对任务有贡献的关键特征，同时抑制或排除对任务贡献不大的不关键特征，这一特征重标定过程确保了特征图更加聚焦于对最终任务有用的信息，从而生成特征重标定图，该特征重标定图突出了关键特征，为下一步的深度特征学习和分析提供了更加精炼和高效的特征表示。

在S303子步骤中，输入的特征重标定图通过深度卷积网络和SE-Net结合进行处理，深度卷积网络通过多层卷积和激活操作，提取图像的层次性特征，挖掘从浅层到深层的图像内容和结构信息，同时，SE-Net模块加入到网络中，通过建模特征通道之间的依赖关系，进一步强化了网络对特征的重视程度，这一结合不仅优化了特征的代表性，也提高了特征的辨识度，使得网络能够更准确地捕捉和表达图像内容，最终生成的层次性特征图综合了深度卷积网络的层次特征提取能力和SE-Net的特征重标定能力，为后续的多任务学习提供了强有力的特征基础。

在S304子步骤中，基于层次性特征图，采用多任务学习架构对图像进行分析，该架构设计用于同步处理多个相关的学习任务，通过共享特征学习网络的低层部分和针对各个任务定制的高层部分，实现特征的共享和任务间的协同学习，这样的设计使网络能够在保留各任务特性的同时，利用任务间的相关性，优化特征提取和表达，此外，网络还通过结构优化技术，如剪枝或融合，精简和强化网络结构，使其更适合特定的图像内容和分析任务，通过这些操作，生成的优化网络结构不仅在特征层面高效准确，还在结构层面紧凑高效，为细胞组织病理图像的深度分析和处理提供支持。

请参阅图5，基于优化网络结构，采用迁移学习方法，通过利用通用数据集上训练的模型，根据细胞组织病理图像的特征，进行模型参数的调整和优化，生成预训练优化模型的步骤具体为：

S401：基于优化网络结构，采用神经网络搜索，进行结构层面的调整，根据细胞组织病理图像的特性重新配置网络结构，匹配关键类型的图像特征，生成结构调整模型；

S402：基于结构调整模型，采用领域自适应技术，进行特征层面的调整，通过特征匹配和调整，优化模型对图像中关键信息的响应性，生成特征匹配模型；

S403：基于特征匹配模型，采用贝叶斯优化，对模型参数进行调整和优化，通过参数调优，优化模型对细胞组织病理图像的敏感性，生成参数细化模型；

S404：基于参数细化模型，采用迁移学习方法，将模型与通用数据集上的训练数据结合，并针对关键图像特征进行优化，生成预训练优化模型。

在S401子步骤中，优化网络结构通过神经网络搜索进行进一步的结构调整，神经网络搜索技术通过探索不同的网络结构配置，评估它们在特定任务上的表现，从而找到最适合细胞组织病理图像特性的网络结构，在这一过程中，搜索算法考虑了网络的各种结构参数，如层数、宽度、连接方式等，以及它们对模型性能的影响，通过这种结构层面的调整，网络能够更好地匹配和利用细胞组织病理图像的关键类型特征，生成结构调整模型，该模型在结构上经过优化，能够更有效地捕捉图像的关键信息，为后续的特征匹配和参数调整提供了坚实的基础。

在S402子步骤中，结构调整模型通过领域自适应技术进行特征层面的调整，领域自适应技术通过分析模型在源域（如通用数据集）和目标域（如特定细胞组织病理图像）之间的特征分布差异，调整模型以减少这种差异，通过特征匹配和调整操作，模型的特征提取和表达能力得到优化，使其对目标域中的关键信息具有更好的响应性，生成的特征匹配模型在特征层面经过定制，能够更准确地捕捉和利用细胞组织病理图像中的关键信息，为后续的参数优化和模型微调提供了良好的特征基础。

在S403子步骤中，特征匹配模型通过贝叶斯优化进行模型参数的调整和优化，贝叶斯优化是一种高效的参数优化技术，它通过建模参数与模型性能之间的关系，指导参数的搜索和优化过程，在这一过程中，算法不断地评估不同参数配置下模型的表现，根据评估结果调整参数搜索方向，逐步找到最优的参数配置，通过这种参数细化过程，模型的性能得到进一步的提升，使其对细胞组织病理图像的敏感性和识别能力得到优化，生成的参数细化模型在参数层面经过精细调整，能够更准确和有效地处理细胞组织病理图像，为后续的迁移学习和模型应用提供了优化的参数配置。

在S404子步骤中，参数细化模型通过迁移学习方法与通用数据集上的训练数据结合，迁移学习通过利用在大型通用数据集上训练的模型的知识，加速和优化模型在特定任务上的学习过程，在该步骤中，模型的部分层或参数从预训练模型中继承，同时针对细胞组织病理图像的特点进行了优化调整，通过这种结合和优化，模型能够更好地适应和利用细胞组织病理图像中的关键特征，提高在特定任务上的表现，生成的预训练优化模型不仅保留了通用模型的强大特征提取和学习能力，还通过针对性的优化，更好地适应了细胞组织病理图像的特点，为模型的应用和性能提升提供了坚实的基础。

请参阅图6，基于预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过模拟细胞组织图像的分布建立新的训练样本，进行训练数据集优化，并优化模型对差异样本特征的学习能力，生成增强训练样本集的步骤具体为：

S501：基于预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过设定生成器和判别器网络结构，进行图像特征的学习和模拟，优化生成样本质量，生成质量模拟样本集；

S502：基于质量模拟样本集，采用数据扩充算法，对图像样本进行多样化处理，包括旋转、缩放和剪切操作，进行样本视角和表现形式优化，生成多视角扩充样本集；

S503：基于多视角扩充样本集，采用相关向量机，对扩充后的样本进行质量评估和筛选，通过分析样本对模型训练的贡献度，排除导致模型偏差或过拟合的样本，生成优选训练样本集；

S504：基于优选训练样本集，采用样本均衡处理算法，对数据集中的样本分布进行调整，进行重采样和权重调整，生成增强训练样本集。

在S501子步骤中，通过采用生成对抗网络（GAN）来进行图像特征的学习和模拟，优化生成样本质量，以生成质量模拟样本集，具体来说，这一过程涉及设定一个生成器网络和一个判别器网络，生成器负责创建接近真实的图像样本，而判别器则尝试区分这些生成的样本与真实样本，生成器通常采用深度卷积网络结构，输入为随机噪声，输出为图像数据；判别器也是一个卷积网络，输入为图像（真实或生成的），输出为判断图像真伪的概率，在训练过程中，通过不断迭代优化生成器和判别器，使生成器能够产生越来越接近真实图像的样本，该步骤的成果是生成了高质量的模拟样本集，这些样本在视觉和统计特性上与真实图像极为相似，为后续的数据处理和模型训练提供了丰富的样本基础。

在S502子步骤中，通过数据扩充算法对质量模拟样本集进行多样化处理，生成多视角扩充样本集，数据扩充是一种常用的技术，旨在通过对原始样本的变换来增加样本的多样性和数量，在该步骤中，对图像样本进行旋转、缩放和剪切等操作，这些操作旨在改变样本的视角和表现形式，从而模拟实际应用中可能遇到的各种情况，例如，通过对图像进行不同角度的旋转，可以模拟细胞组织在不同观察角度下的外观；缩放操作可以模拟不同大小的细胞结构；剪切则用于模拟图像的局部视角，该步骤生成的多视角扩充样本集，不仅增加了样本数量，也提高了样本的多样性和覆盖范围。

在S503子步骤中，通过相关向量机对多视角扩充样本集进行质量评估和筛选，RVM是一种基于贝叶斯推断的机器学习算法，其优势在于能够提供高质量的概率输出，并在处理数据时具有较高的精确性和稳健性，在该步骤中，RVM用于分析和评估扩充后样本的质量，特别是关注样本对模型训练的贡献度，通过这种方法，能够有效识别和排除那些可能导致模型偏差或过拟合的样本，从而生成优选的训练样本集，该步骤的成果是一个经过精心筛选的样本集，其中的样本对模型训练的效果和质量有着积极的影响，有助于提高模型的泛化能力和预测准确性。

在S504子步骤中，通过样本均衡处理算法对优选训练样本集进行进一步优化，生成增强训练样本集，样本均衡处理是指对数据集中的样本分布进行调整，以解决数据不平衡的问题，该步骤中，采用重采样和权重调整的方法来实现样本均衡，重采样包括过采样少数类样本和欠采样多数类样本，以达到类别间的平衡；权重调整则是调整不同类别样本在训练过程中的权重，确保模型在训练时能够公平地考虑到所有类别，通过这些操作，生成的增强训练样本集在类别分布上更为均衡，有助于模型在处理不同类别的样本时表现出更好的性能和准确性。

请参阅图7，基于增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过构建多维索引结构，对图像特征进行管理，并进行图像关键特征和模式的检索和索引，生成图像索引数据库的步骤具体为：

S601：基于增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过将图像内容转化为数值特征向量，对图像进行特征提取，生成特征向量集；

S602：基于特征向量集，采用自编码器，对特征向量进行迭代处理和优化，通过降维和归一化，优化特征表达能力和检索效率，生成优化向量集；

S603：基于优化向量集，采用索引构建算法，对特征向量进行结构化组织，通过构建索引结构，优化检索速度和准确性，生成结构化特征索引库；

S604：基于结构化特征索引库，采用索引优化算法和支持向量机，结合用户反馈和使用模式，对索引结构进行持续调整和优化，生成图像索引数据库。

在S601子步骤中，通过基于内容的图像检索算法，对增强训练样本集中的图像进行特征提取，生成特征向量集，该算法首先将每幅图像的内容转化为数值特征向量，这一过程涉及深度学习模型如卷积神经网络（CNN），它通过多层的卷积和池化操作，从图像中提取关键的视觉特征，提取出的特征包括形状、纹理、颜色等，这些特征被转化为一系列数值，形成特征向量，生成的特征向量集包含了样本集中每幅图像的独特视觉特征信息，为后续的图像检索和比对提供了基础。

在S602子步骤中，通过自编码器对特征向量集进行迭代处理和优化，生成优化向量集，自编码器是一种利用神经网络进行数据降维和特征学习的技术，其结构包括一个编码器和一个解码器，编码器负责将输入的特征向量压缩为更低维的表示，而解码器则尝试从这个低维表示重构原始输入，在这一过程中，自编码器通过降维和归一化操作，优化特征的表达能力和检索效率，优化后的向量集具有更紧凑的结构，减少了冗余信息，同时保留了足够的特征信息，使得检索过程更加高效。

在S603子步骤中，通过索引构建算法，对优化向量集中的特征向量进行结构化组织，生成结构化特征索引库，该步骤采用高效的索引构建方法，如KD树或球树，将特征向量组织成一种便于搜索的结构，这种结构允许快速查找和比对特征向量，优化检索速度和准确性，构建的结构化特征索引库能够在海量的图像数据中迅速定位和检索到相似特征的图像，显著提高了图像检索系统的性能。

在S604子步骤中，通过结合索引优化算法和支持向量机（SVM），对结构化特征索引库进行持续调整和优化，生成图像索引数据库，该步骤中，利用用户反馈和使用模式作为输入，对索引结构进行动态调整，SVM在这里作为一个监督学习模型，帮助识别和区分用户查询中的正负例，优化索引结构的效率和准确性，这样，随着时间的推移和用户互动的积累，索引库能够不断适应用户的查询习惯和检索需求，提高整体的检索效果，生成的图像索引数据库不仅包含了丰富的图像特征信息，还具有高度优化的索引结构，使得用户在进行图像检索时能够获得更快速、准确的结果。

请参阅图8，基于图像索引数据库，采用U-Net和深度嵌入聚类，对图像数据库中的图像进行内容分割和特征聚类，进行细胞组织图像的管理和结构化表示，生成智能分割聚类图像库的步骤具体为：

S701：基于图像索引数据库，采用U-Net模型，对图像中的细胞组织进行逐层分析，通过学习图像的上下文信息和结构，识别和分割出图像中的关键区域，生成细胞分割图像集；

S702：基于细胞分割图像集，采用特征编码技术，对分割后的图像进行特征提取，包括颜色、纹理、形状和空间关系，生成特征编码图像集；

S703：基于特征编码图像集，采用深度嵌入聚类，对编码特征进行分析和聚类处理，并根据细胞组织的特点和关联性进行分类，生成细胞聚类图像集；

S704：基于细胞聚类图像集，采用结构化数据模型，对聚类后的图像进行组织和结构化标注，并优化检索过程的响应速度，生成智能分割聚类图像库。

在S701子步骤中，基于图像索引数据库，采用U-Net模型对图像中的细胞组织进行逐层分析，U-Net模型通过其对称的编码器-解码器结构有效地学习图像的上下文信息和结构，在编码阶段，模型逐渐降低图像的空间维度，同时增加特征通道数，提取更深层次的图像信息，在解码阶段，模型逐步恢复图像的空间维度，同时利用跳跃连接将编码器的高分辨率特征与解码器的特征结合，确保了详细的上下文信息传递，这种结构使得U-Net模型在学习图像特征的同时，保留了细胞组织的重要空间信息，从而能够精确地识别和分割出图像中的关键区域，通过U-Net模型的逐层分析和学习，生成了细胞分割图像集，其中每张图像都准确地反映了细胞组织的分布和结构，为后续的特征提取和分析提供了准确的基础信息。

在S702子步骤中，基于细胞分割图像集，采用特征编码技术对分割后的图像进行特征提取，该步骤利用多种特征提取算法，综合分析和提取图像中的颜色、纹理、形状和空间关系等特征，颜色特征提取关注图像的色彩分布和变化，纹理特征提取关注图像中的纹理模式和结构，形状特征提取关注图像中物体的几何形状和轮廓，空间关系特征提取关注图像中物体之间的位置和排列关系，这些特征共同构成了对细胞组织图像内容的全面描述，反映了图像中的关键信息和特点，通过特征编码技术的综合分析和处理，生成了特征编码图像集，每张图像都被编码为包含丰富特征信息的表示，为后续的深度聚类和分类分析提供了详细和全面的特征基础。

在S703子步骤中，基于特征编码图像集，采用深度嵌入聚类对编码特征进行分析和聚类处理，深度嵌入聚类技术通过深度学习模型学习图像特征的深层表示，同时进行特征的降维和聚类，在这一过程中，算法不仅学习了图像特征的有效表示，还发现了特征之间的内在结构和关联性，根据细胞组织的特点和关联性，算法能够将具有相似特征的图像归为同一类别，实现图像的自动分类，通过深度嵌入聚类的分析和处理，生成了细胞聚类图像集，其中每张图像都被准确地归入相应的类别，反映了细胞组织图像的内在特点和结构，为后续的组织和标注提供了结构化的分类基础。

在S704子步骤中，基于细胞聚类图像集，采用结构化数据模型对聚类后的图像进行组织和结构化标注，该步骤通过构建统一的数据结构，有效地组织和管理聚类后的图像数据，结构化数据模型提供了标准化的方式来描述图像的属性和关系，包括图像的元数据、分类信息、特征描述等，通过这种结构化的表示，提高了图像数据的可读性和可管理性，同时优化了检索过程的响应速度，通过结构化数据模型的组织和标注，生成了智能分割聚类图像库，该图像库不仅包含了丰富的图像内容和特征信息，还提供了快速有效的检索和访问功能，为图像的进一步分析、处理和应用提供了支持。

请参阅图9，基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析系统，基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析系统用于执行上述基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，系统包括图像特征提取模块、特征优化处理模块、特征融合与自注意模块、模型优化调整模块、样本集增强模块、图像索引与聚类模块；

图像特征提取模块基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络进行初步特征提取，通过特征增强网络和空间关系网络，确定细胞和组织的关键结构，利用跨层连接网络，进行特征汇集，构建图像内容的多层空间特征表示，生成多层空间特征图；

特征优化处理模块基于多层空间特征图，采用特征金字塔网络对多层特征进行梳理和提取，通过局部特征分析器，优化局部特征描述，结合全局平均池化对全局信息进行分析，利用特征融合技术优化多层次特征，生成综合特征图；

特征融合与自注意模块基于综合特征图，采用自注意力机制，突出图像中的关键区域，通过特征重标定网络，突出关键特征，结合SE-Net优化层次性特征代表性，利用多任务学习架构，构建结构调整的网络结构，生成优化网络结构；

模型优化调整模块基于优化网络结构，采用神经网络搜索，进行结构层面调整，通过领域自适应技术，优化特征响应性，结合贝叶斯优化，进行模型参数调整，运用迁移学习方法进行模型参数优化，生成预训练优化模型；

样本集增强模块基于预训练优化模型，采用生成对抗网络，优化生成样本质量，通过数据扩充算法，进行样本多样化处理，结合相关向量机，进行样本质量评估，运用样本均衡处理算法，进行数据集优化，生成增强训练样本集；

图像索引与聚类模块基于增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，进行图像特征提取，通过自编码器，进行特征向量优化，结合索引构建算法优化检索结构，运用U-Net和深度嵌入聚类，进行图像内容分割和特征聚类，生成智能分割聚类图像库。

通过多尺度图卷积神经网络和特征增强网络的结合，实现了对细胞组织原始图像的高效和精确的特征提取，这种深度学习方法能够捕捉从微观到宏观的多层次细节，确保了细胞和组织关键结构的准确辨识，从而提高了病理诊断的准确性和可靠性。

特征优化处理模块的使用，通过整合局部与全局信息，并运用特征融合技术，进一步提升了特征的表达能力，这种方法能够更全面地表达图像内容，有助于改善后续分析的精度，尤其是在复杂的病理图像分析中，能够提供更加细致和全面的视图。

特征融合与自注意模块的应用，通过自注意力机制和特征重标定网络，使得系统能够更加关注图像中的关键区域和特征，这种机制的引入显著提高了模型的识别能力，尤其对于诊断关键的细胞区域提供了更加突出的视觉提示，有助于医生做出更准确的诊断决策。

模型优化调整模块利用神经网络搜索和贝叶斯优化等先进技术，大大提高了模型的适应性和性能，这种持续的优化确保模型在不断变化的真实世界数据中保持高效和准确，特别是在跨领域和多样化病理图像分析中表现出色。

样本集增强模块的设计则显著提升了数据集的多样性和质量，通过生成对抗网络和相关向量机等技术，该系统不仅能生成高质量的模拟样本，还能进行有效的样本质量评估，确保训练数据的代表性和均衡性。

图像索引与聚类模块的应用，结合基于内容的图像检索和深度学习聚类技术，为用户提供了高效的图像检索和智能分割聚类功能，这不仅提高了检索速度和准确性，还为医生提供了更加细致和深入的病理图像分析，促进了病理诊断的效率和质量。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，对图像进行多层次结构的特征提取，并在多层次上捕捉细胞和组织的结构信息，进行特征图的构建，生成多层空间特征图；

基于所述多层空间特征图，采用特征金字塔网络，提取差异化尺度的特征信息，对局部和全局特征进行统一分析，并对特征进行优化处理，生成综合特征图；

基于所述综合特征图，采用自注意力机制，对差异化尺度特征融合过程中的权重进行动态调整，并根据图像内容自动优化特征提取过程，生成优化网络结构；

基于所述优化网络结构，采用迁移学习方法，通过利用通用数据集上训练的模型，根据细胞组织病理图像的特征，进行模型参数的调整和优化，生成预训练优化模型；

基于所述预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过模拟细胞组织图像的分布建立新的训练样本，进行训练数据集优化，并优化模型对差异样本特征的学习能力，生成增强训练样本集；

基于所述增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过构建多维索引结构，对图像特征进行管理，并进行图像关键特征和模式的检索和索引，生成图像索引数据库；

基于所述图像索引数据库，采用U-Net和深度嵌入聚类，对图像数据库中的图像进行内容分割和特征聚类，进行细胞组织图像的管理和结构化表示，生成智能分割聚类图像库。

2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，其特征在于，所述多层空间特征图包括细胞核形状特征图、细胞间相互作用特征图和组织构造特征图，所述综合特征图包括尺度融合特征图、局部特征图和全局特征图，所述预训练优化模型包括基础网络结构、细胞组织特异性参数集、调整的模型准确性指标，所述图像索引数据库包括多维度特征索引层、检索路径集和图像特征关联映射表，所述智能分割聚类图像库包括按病理特征分割的子图集、特征关联性聚类组和聚类效果评估指标。

3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，其特征在于，基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，对图像进行多层次结构的特征提取，并在多层次上捕捉细胞和组织的结构信息，进行特征图的构建，生成多层空间特征图的步骤具体为：

基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，进行初步特征提取操作，处理图像并捕捉从微观到宏观多层次的细胞和组织结构信息，生成初级特征图；

基于所述初级特征图，采用特征增强网络，对从多尺度图卷积神经网络提取的特征进行处理，确定特征之间的差异性，并突出细胞和组织的关键结构，生成强化特征图；

基于所述强化特征图，采用空间关系网络，对图像中的细胞和组织进行空间结构分析，确定细胞间的相互关系和组织构造，生成空间结构特征图；

基于所述空间结构特征图，采用跨层连接网络，进行特征汇集，对多层次和尺度的特征图进行提取，构建包括图像内容信息的特征表示，生成多层空间特征图。

4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，其特征在于，基于所述多层空间特征图，采用特征金字塔网络，提取差异化尺度的特征信息，对局部和全局特征进行统一分析，并对特征进行优化处理，生成综合特征图的步骤具体为：

基于所述多层空间特征图，采用特征金字塔网络，对多层特征进行梳理和提取，构建局部到全局差异尺度细胞和组织特征的表示，生成尺度整合特征图；

基于所述尺度整合特征图，采用局部特征分析器，对图像中的局部结构和特征进行分析，优化局部特征的描述和表现，生成局部细化特征图；

基于所述局部细化特征图，采用全局平均池化，进行图像的信息分析，同步和提取图像特征，评估全局信息的连贯性和完整性，生成全局特征图；

基于所述全局特征图，采用特征融合技术，对局部细节和全局信息进行处理，融合和优化多层次特征，构建图像内容表征，生成综合特征图。

5.根据权利要求1所述的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，其特征在于，基于所述综合特征图，采用自注意力机制，对差异化尺度特征融合过程中的权重进行动态调整，并根据图像内容自动优化特征提取过程，生成优化网络结构的步骤具体为：

基于所述综合特征图，采用自注意力机制，对图像部分区域进行分析，通过计算部分区域之间的关联性，分配对应权重，并突出图像中的关键区域，生成注意力调整特征图；

基于所述注意力调整特征图，采用特征重标定网络，通过分析多个特征贡献度，重新分配特征权重，突出关键特征，并排除不关键特征，生成特征重标定图；

基于所述特征重标定图，采用深度卷积网络结合SE-Net，对特征图进行特征学习和分析，挖掘图像的层次性特征，优化特征的代表性和辨识度，生成层次性特征图；

基于所述层次性特征图，采用多任务学习架构，提取多层特征，并同步进行任务关联的特征学习，构建结构优化和表达图像内容的网络结构，生成优化网络结构。

6.根据权利要求1所述的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，其特征在于，基于所述优化网络结构，采用迁移学习方法，通过利用通用数据集上训练的模型，根据细胞组织病理图像的特征，进行模型参数的调整和优化，生成预训练优化模型的步骤具体为：

基于所述优化网络结构，采用神经网络搜索，进行结构层面的调整，根据细胞组织病理图像的特性重新配置网络结构，匹配关键类型的图像特征，生成结构调整模型；

基于所述结构调整模型，采用领域自适应技术，进行特征层面的调整，通过特征匹配和调整，优化模型对图像中关键信息的响应性，生成特征匹配模型；

基于所述特征匹配模型，采用贝叶斯优化，对模型参数进行调整和优化，通过参数调优，优化模型对细胞组织病理图像的敏感性，生成参数细化模型；

基于所述参数细化模型，采用迁移学习方法，将模型与通用数据集上的训练数据结合，并针对关键图像特征进行优化，生成预训练优化模型。

7.根据权利要求1所述的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，其特征在于，基于所述预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过模拟细胞组织图像的分布建立新的训练样本，进行训练数据集优化，并优化模型对差异样本特征的学习能力，生成增强训练样本集的步骤具体为：

基于所述预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过设定生成器和判别器网络结构，进行图像特征的学习和模拟，优化生成样本质量，生成质量模拟样本集；

基于所述质量模拟样本集，采用数据扩充算法，对图像样本进行多样化处理，包括旋转、缩放和剪切操作，进行样本视角和表现形式优化，生成多视角扩充样本集；

基于所述多视角扩充样本集，采用相关向量机，对扩充后的样本进行质量评估和筛选，通过分析样本对模型训练的贡献度，排除导致模型偏差或过拟合的样本，生成优选训练样本集；

基于所述优选训练样本集，采用样本均衡处理算法，对数据集中的样本分布进行调整，进行重采样和权重调整，生成增强训练样本集。

8.根据权利要求1所述的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，其特征在于，基于所述增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过构建多维索引结构，对图像特征进行管理，并进行图像关键特征和模式的检索和索引，生成图像索引数据库的步骤具体为：

基于所述增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过将图像内容转化为数值特征向量，对图像进行特征提取，生成特征向量集；

基于所述特征向量集，采用自编码器，对特征向量进行迭代处理和优化，通过降维和归一化，优化特征表达能力和检索效率，生成优化向量集；

基于所述优化向量集，采用索引构建算法，对特征向量进行结构化组织，通过构建索引结构，优化检索速度和准确性，生成结构化特征索引库；

基于所述结构化特征索引库，采用索引优化算法和支持向量机，结合用户反馈和使用模式，对索引结构进行持续调整和优化，生成图像索引数据库。

9.根据权利要求1所述的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，其特征在于，基于所述图像索引数据库，采用U-Net和深度嵌入聚类，对图像数据库中的图像进行内容分割和特征聚类，进行细胞组织图像的管理和结构化表示，生成智能分割聚类图像库的步骤具体为：

基于所述图像索引数据库，采用U-Net模型，对图像中的细胞组织进行逐层分析，通过学习图像的上下文信息和结构，识别和分割出图像中的关键区域，生成细胞分割图像集；

基于所述细胞分割图像集，采用特征编码技术，对分割后的图像进行特征提取，包括颜色、纹理、形状和空间关系，生成特征编码图像集；

基于所述特征编码图像集，采用深度嵌入聚类，对编码特征进行分析和聚类处理，并根据细胞组织的特点和关联性进行分类，生成细胞聚类图像集；

基于所述细胞聚类图像集，采用结构化数据模型，对聚类后的图像进行组织和结构化标注，并优化检索过程的响应速度，生成智能分割聚类图像库。

10.基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，所述系统包括图像特征提取模块、特征优化处理模块、特征融合与自注意模块、模型优化调整模块、样本集增强模块、图像索引与聚类模块；

所述图像特征提取模块基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络进行初步特征提取，通过特征增强网络和空间关系网络，确定细胞和组织的关键结构，利用跨层连接网络，进行特征汇集，构建图像内容的多层空间特征表示，生成多层空间特征图；

所述特征优化处理模块基于多层空间特征图，采用特征金字塔网络对多层特征进行梳理和提取，通过局部特征分析器，优化局部特征描述，结合全局平均池化对全局信息进行分析，利用特征融合技术优化多层次特征，生成综合特征图；

所述特征融合与自注意模块基于综合特征图，采用自注意力机制，突出图像中的关键区域，通过特征重标定网络，突出关键特征，结合SE-Net优化层次性特征代表性，利用多任务学习架构，构建结构调整的网络结构，生成优化网络结构；

所述模型优化调整模块基于优化网络结构，采用神经网络搜索，进行结构层面调整，通过领域自适应技术，优化特征响应性，结合贝叶斯优化，进行模型参数调整，运用迁移学习方法进行模型参数优化，生成预训练优化模型；

所述样本集增强模块基于预训练优化模型，采用生成对抗网络，优化生成样本质量，通过数据扩充算法，进行样本多样化处理，结合相关向量机，进行样本质量评估，运用样本均衡处理算法，进行数据集优化，生成增强训练样本集；

所述图像索引与聚类模块基于增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，进行图像特征提取，通过自编码器，进行特征向量优化，结合索引构建算法优化检索结构，运用U-Net和深度嵌入聚类，进行图像内容分割和特征聚类，生成智能分割聚类图像库。