(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210763554.1 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 武汉兰丁智能医学股份有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区高新大道818号医疗器械园B7栋 B、 C、 D单元一、 二层 (72)发明人 刘娟　陈玉琦　曹得华　李诚　 严姗　刘赛　段彦蓉　李荣　沈涛　 庞宝川　 (74)专利代理 机构 武汉维盾知识产权代理事务 所(普通合伙) 42244 专利代理师 刘翠霞 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/40(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类 方法 (57)摘要 本发明涉及基于拓扑特征分析的甲状腺穿 刺图像分类方法， 包括： 获取甲状腺穿刺标本的 数字化全切片图像， 提取低倍放大图像； 生成有 效滤泡细胞团掩码图像； 提取滤泡细胞团的高倍 放大图像； 对滤泡细胞团的细胞核进行定位， 并 分割出细胞核图像； 利用神经网络二分类模型判 断是否有病变特征的细胞核； 生成细胞核坐标数 据集的持续性条码、 持续性图， 得到拓扑特征； 构 建滤泡细胞团分类模型， 将提取的卷积特征以及 滤泡细胞团拓扑特征融合； 根据模型的输出， 得 到甲状腺结节分类结果。 本发明实现了对甲状 腺 结节的自动识别分类， 提高了甲状 腺结节分类的 效率和准确性； 考虑细胞的组织结构， 通过利用 滤泡细胞团的拓扑特征， 本发明更容易辨识出甲 状腺恶性病变 。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115100474 A 2022.09.23 CN 115100474 A 1.基于拓扑特征分析的 甲状腺穿刺图像分类方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 获取甲状腺穿刺标本的数字化全切片图像， 提取包含完整切片视野的低 倍放大 图像； 步骤2： 根据提取的低倍 放大图像， 生成有效滤泡细胞团掩码图像； 步骤3： 根据生成的有效滤泡细胞团掩码图像， 分别从步骤1得到的全切片图像中提取 对应的滤泡细胞团的高倍 放大图像； 并将高倍 放大图像分割成互不重 叠的图像块； 步骤4： 对滤泡细胞团高倍放大图像中的细胞核进行定位， 统计 图像中细胞核数量， 记 录细胞核的坐标， 得到滤泡细胞团的细胞核坐标数据集合； 根据细胞核坐标， 分割出细胞核 图像； 步骤5： 将滤泡细胞团的细胞核图像依次输入预训练的神经网络二分类模型， 判断是否 为具有病变特 征的细胞核， 若分类结果 为具有病变特 征的细胞核， 则结束， 否则执 行步骤6； 步骤6： 根据步骤4得到的细胞核坐标数据集合构建Vietoris ‑Rips复形， 生成 Vietoris ‑Rips复形循环特 征的持续 性条码、 持续 性图， 计算得到滤泡细胞团拓扑 特征； 步骤7： 构建滤泡细胞团分类模型， 模型包括基于注意力池化的特征融合层和分类层； 提取滤泡细胞团图像块的卷积特征， 将提取 的卷积特征以及步骤6得到的滤泡细胞团拓扑 特征输入特 征融合层， 分类层输出 滤泡细胞团的分类结果； 步骤8： 根据滤泡细胞团分类模型输出的各个滤泡细胞团属于各个类别的概率， 计算滤 泡细胞团属于各类别的平均概率， 将概率最大值对应的类别作为甲状腺穿刺标本的分类结 果。 2.根据权利要求1所述的基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法， 其特征在于， 步骤2中， 所述 生成有效滤泡细胞团掩码图像， 具体包括以下 过程： 1)将甲状腺穿刺标本的低倍 放大图像二 值化， 得到二 值图像LowFNABW； 2)计算二值图像LowFNABW中所有连通 域的面积； 3)对二值图像LowFNABW进行后处理， 去除图像四周边缘的噪点， 排 除面积小于阈值的 连通域， 并对二值图像LowFNABW进行膨胀操作， 得到有效滤泡细胞团的掩码图像， 其中每个 连通域对应一个有效滤泡细胞团。 3.根据权利要求2所述的基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法， 其特征在于， 步骤2中， 若有效滤泡细胞团的数量NumAllGr oup小于6， 则提示甲状腺穿刺标本的全切片图 像质量不满意， 结束。 4.根据权利要求3所述的基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法， 其特征在于， 步骤4中， 若 滤泡细胞团高倍放大图像中的细胞核的数量小于10， 则判断为该滤泡细胞团不 符合质量要求， 从有效滤泡细胞团组中去除。 5.根据权利要求4所述的基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法， 其特征在于， 所述神经网络二分类模型采用VG G16网络结构 构建。 6.根据权利要求4所述的基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法， 其特征在于， 用于提取图像卷积特征的卷积网络结构如下： 卷积层、 卷积层、 池化层、 卷积层、 卷积层、 池 化层、 卷积层、 池化层、 卷积层、 池化层。 7.根据权利要求4所述的基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法， 其特征在于， 滤泡细胞团分类模型的输入层的图像块的大小归一 化到256*256。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100474 A 28.根据权利要求4所述的基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法， 其特征在于， 训练过程中使用在线增强方法， 包括镜像、 0 ‑360°旋转、 平移、 噪声， 来防止出现训练过拟 合。 9.根据权利要求4所述的基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法， 其特征在于， 步骤6具体包括以下子步骤： 步骤6.1： 根据每个滤泡细胞团的细胞核坐标数据集， 利用Risper算法构建Vietoris ‑ Rips复形， 连通分支的数量为b0， 一维孔洞的数量为b1， 距离参数为e， b0和b1描述不同参数e 下数据集拓扑结构的持续同调特性； 生成b0和b1随距离参数e变化的持续性条形码， 持续性 条形码每一条的起点表示对应的循环特征的形成点， 持续性条形码 每一条的终点表示对应 的循环特征的消亡点， 持续性条形码跟踪随着距离参数e增加时连通分支、 一 维孔洞循环特 征的形成和消亡过程， 刻画滤泡细胞团的细胞核坐标数据集在多个距离尺度下的拓扑特 征； 步骤6.2： 将滤泡细胞团细胞核坐标 数据集的持续 性条码转换为对应的持续 性图； 生成以循环特 征的产生 点为横坐标， 消亡点 为纵坐标的二维空间的点图； 分别以持续性条码每一条的起点、 终点作为二维空间点图的横坐标， 纵坐标， 在点图中 形成对应持续 性条码每一条的特 征点； 步骤6.3： 根据 滤泡细胞团细胞核坐标数据集的持续性图， 生成滤泡细胞团的拓扑特征 向量； 步骤6.3.1： 将滤泡细胞团细胞核坐标数据集的持续性图顺时针旋转45度， 使二维空间 点图的横轴代 表循环特 征的形成点， 纵轴代 表循环特 征的持续长度； 步骤6.3.2： 对滤泡细胞团细胞核坐标数据集的持续性图中的每个点进行随机扰动， 扰 动服从高斯分布， 生成热图， 热图中颜色的强度代 表高斯分布的取值； 步骤6.3.3： 将热图划分成n*n的网格， 每 个网格的值设为该网格中颜色的平均强度值； 步骤6.3.4： 分别取网格 每一行作为 一个特征向量， 得到n个特 征向量。 10.根据权利要求1 ‑9任意一项所述的基于拓扑特征分析的甲状腺穿刺图像分类方法， 其特征在于， 滤泡团图像的分类结果包括： 恶性病变特征、 良性病变特征、 意义不明确非典 型病变特 征。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100474 A 3