【技術實現步驟摘要】
本申請涉及圖像分割像素標簽，更具體地說，是涉及一種基于生成對抗網絡的組織像素標簽獲取方法及相關設備。
技術介紹
1、在病理學和醫學圖像處理領域，組織語義分割是一個基礎且關鍵的任務。它在許多臨床研究和應用中起著至關重要的作用，包括對患者的免疫浸潤分析和組織學分級分析等。目前用于組織語義分割的深度學習模型仍以全監督模型為主，全監督模型需要大量標注精確的訓練數據，而病理圖像的標注仍然以手工勾畫來獲取組織像素標簽為主，該方式需要掌握專業知識的病理醫生對病理圖像中組織進行像素級別的注釋，這個過程不僅耗時，還增加了病理醫生的工作負擔，影響其工作效率。此外，手工勾畫標注的質量可能會因標注者的經驗和主觀判斷而有所不同，導致標注結果的準確性和一致性難以保證。再有，同一組織切片可應用ck染色、h&e染色或cd3染色進行染色處理，從而得到不同染色風格下的染色圖像，每種染色風格凸顯了組織切片中不同的細胞或組織成分，各有其獨特的優勢和應用場景，如何高效地獲取組織切片在不同染色風格下的組織像素標簽，成為亟待解決的問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請提供了一種基于生成對抗網絡的組織像素標簽的獲取方法及相關設備，以實現組織切片在不同染色風格下的組織像素標簽的高效獲取。
2、為實現上述目的，本申請第一方面提供了一種基于生成對抗網絡的組織像素標簽的獲取方法，包括：
3、基于組織切片在ck染色風格下的全玻片圖像生成多張ck染色圖像塊，并基于各ck染色圖像塊，獲取多張dab通道圖像，
4、基于大津法和形態學操作，獲取各dab通道圖像的粗標注圖像，所述粗標注圖像標注有上皮區域和間質區域；
5、對各dab通道圖像的粗標注圖像進行修正，得到各ck染色圖像塊的組織像素標簽，所述組織像素標簽標注有正常腺體區域、正常腺體間質區域、腫瘤區域和腫瘤間質區域；
6、利用生成對抗網絡模型將ck染色圖像塊轉換為目標染色風格圖像塊，并將所述ck染色圖像塊的組織像素標簽設置為所述目標染色風格圖像塊的組織像素標簽，所述生成對抗網絡模型被配置為具備將ck染色風格下的圖像轉換為目標染色風格下的圖像的能力，所述目標染色風格為h&e染色風格或cd3染色風格。
7、優選地，所述基于組織切片在ck染色風格下的全玻片圖像生成多張ck染色圖像塊，并基于各ck染色圖像塊，獲取多張dab通道圖像的過程，包括：
8、將所述全玻片圖像在預設的第一倍數下裁剪至預設大小，得到裁剪后的全玻片圖像；
9、將所述裁剪后的全玻片圖像下采樣到預設的第二倍數，得到多個預設尺寸的ck染色圖像塊；
10、利用顏色反卷積算法提取各ck染色圖像塊的dab通道信息，得到多張dab通道圖像。
11、優選地，所述基于大津法和形態學操作，獲取各dab通道圖像的粗標注圖像的過程，包括：
12、基于大津法和形態學開運算，獲取各dab通道圖像的上皮區域掩膜；
13、基于大津法和形態學開運算，獲取各dab通道圖像的間質掩膜；
14、基于每一dab通道圖像、所述dab通道圖像的上皮區域掩膜及間質掩膜，生成所述dab通道圖像的粗標注圖像。
15、優選地，所述基于大津法和形態學開運算，獲取各dab通道圖像的上皮區域掩膜的過程，包括：
16、利用具有預設的第一系數值的高斯濾波對各dab通道圖像進行平滑處理，得到各第一dab通道圖像；
17、基于大津法確定的閾值分割出各第一dab通道圖像的上皮區域和其他區域，得到第一掩膜圖像；
18、利用形態學開運算移除各第一掩膜圖像中的第一無效區域，得到各第二掩膜圖像；
19、對各第二掩膜圖像進行取反操作，得到各dab通道圖像的上皮區域掩膜；
20、其中，所述第一無效區域包括腺體掩膜面積小于預設的第一像素數量的區域以及背景部分面積小于預設的第二像素數量的區域。
21、優選地，所述基于大津法和形態學開運算，獲取各dab通道圖像的間質掩膜的過程，包括：
22、將各dab通道圖像中對應于腫瘤區域掩膜中值為1的像素設置為預設的第三像素值，得到各第三掩膜圖像；
23、利用具有預設的第二系數值的高斯濾波對各第三掩膜圖像進行平滑處理，得到各第四掩膜圖像；
24、基于大津法確定的閾值分割出各第四掩膜圖像的背景和前景；
25、利用形態學開運算移除各第四掩膜圖像中的第二無效區域，得到各第五掩膜圖像；
26、對各第五掩膜圖像進行取反操作，得到各dab通道圖像的間質掩膜；
27、其中，所述第二無效區域包括間質掩膜面積小于預設的第三像素數量的區域以及背景部分面積小于預設的第四像素數量的區域。
28、優選地，基于每一dab通道圖像、所述dab通道圖像的上皮區域掩膜及間質掩膜，生成所述dab通道圖像的粗標注圖像的過程，包括：
29、針對每一dab通道圖像：
30、新建與所述dab通道圖像尺寸相同的三通道圖像，并將所述三通道圖像中的各像素點初始化為預設的第四像素值；
31、將所述三通道圖像中對應于上皮區域掩膜中值為1的像素點，設置為預設的第一像素值，以及將所述三通道圖像中對應于間質掩膜中值為1的像素點，設置為預設的第二像素值；
32、將所述三通道圖像設為所述dab通道圖像的粗標注圖像。
33、優選地，所述對各dab通道圖像的粗標注圖像進行修正，得到各ck染色圖像塊的組織像素標簽的過程，包括：
34、從各dab通道圖像的粗標注圖像的上皮區域中剔除掉凋亡小體和細胞碎片，得到各dab通道圖像的第一標注圖像；
35、識別并標注出各dab通道圖像的第一標注圖像的上皮區域中的正常腺體區域和腫瘤區域，以及識別并標注出各dab通道圖像的第一標注圖像的間質區域中的正常腺體間質區域和腫瘤間質區域，得到組織切片在ck染色風格下的組織像素標簽。
36、優選地，所述生成對抗網絡模型為對比學習非配對圖像轉換網絡。
37、本申請第二方面提供了一種基于生成對抗網絡的組織像素標簽的獲取裝置，包括：
38、通道提取單元，用于基于組織切片在ck染色風格下的全玻片圖像生成多張ck染色圖像塊，并基于各ck染色圖像塊，獲取多張dab通道圖像，其中，每一ck染色圖像塊具有相同的預設尺寸；
39、粗略標注單元，基于大津法和形態學操作，獲取各dab通道圖像的粗標注圖像，所述粗標注圖像標注有上皮區域和間質區域；
40、標注修正單元，用于對各dab通道圖像的粗標注圖像進行修正，得到各ck染色圖像塊的組織像素標簽，所述組織像素標簽標注有正常腺體區域、正常腺體間質區域、腫瘤區域和腫瘤間質區域；
41、染色轉換單元，用于利用生成對抗網絡模型將ck染色圖像塊轉換為目標染本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于生成對抗網絡的組織像素標簽的獲取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于組織切片在CK染色風格下的全玻片圖像生成多張CK染色圖像塊，并基于各CK染色圖像塊，獲取多張DAB通道圖像的過程，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于大津法和形態學操作，獲取各DAB通道圖像的粗標注圖像的過程，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于大津法和形態學開運算，獲取各DAB通道圖像的上皮區域掩膜的過程，包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于大津法和形態學開運算，獲取各DAB通道圖像的間質掩膜的過程，包括：
6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，基于每一DAB通道圖像、所述DAB通道圖像的上皮區域掩膜及間質掩膜，生成所述DAB通道圖像的粗標注圖像的過程，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對各DAB通道圖像的粗標注圖像進行修正，得到各CK染色圖像塊的組織像素標簽的過程，包括：
8.一種基于生
9.一種基于生成對抗網絡的組織像素標簽的獲取設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器；
10.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時，實現如權利要求1～7中任一項所述的組織像素標簽的獲取方法的各個步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于生成對抗網絡的組織像素標簽的獲取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于組織切片在ck染色風格下的全玻片圖像生成多張ck染色圖像塊，并基于各ck染色圖像塊，獲取多張dab通道圖像的過程，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于大津法和形態學操作，獲取各dab通道圖像的粗標注圖像的過程，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于大津法和形態學開運算，獲取各dab通道圖像的上皮區域掩膜的過程，包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于大津法和形態學開運算，獲取各dab通道圖像的間質掩膜的過程，包括：
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：劉再毅，徐瑤，趙可，姚溯，鐘敏兒，李勇，
申請(專利權)人：廣東省人民醫院，
類型：發明
國別省市：
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