(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 202211140101.X (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 山东大学齐鲁医院 地址 250000 山东省济南市历下区文化西 路107号 (72)发明人 杨晓云　王晓　于岩波　李真　 季锐　刘治　崔笑笑　曹艳坤　 段冠华　彭程　姜善之　 (74)专利代理 机构 山东瑞宸知识产权代理有限 公司 37268 专利代理师 龚东升 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/62(2017.01)G06V 10/26(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方 法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种用于胃黏膜肠上皮化生的 图像分析方法及系统， 其包括获取深度分割模 型； 将数字病理切片输入至深度分割模型， 得到 杯状细胞、 腺体及腺腔的分割结果， 通过肠化比 的计算公式得到肠化比； 本发明通过计算得到肠 化比， 根据肠化比的具体数值， 判断肠上皮化生 的严重程度， 减少评估时间， 且提高了评估的准 确度。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115222734 A 2022.10.21 CN 115222734 A 1.一种用于胃黏膜肠上皮化 生的图像分析 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 获取深度分割模型， 具体获取步骤如下  ： 获取胃ESD手术标本的数字病理切片， 并标注数字病理切片中非肿瘤区域的杯状细胞、 表面上皮、 腺体及腺腔获得 标注图片； 对所述数字病理切片和标注图片分别进行预处理， 得到杯状细胞、 腺体及腺腔的单个 区域； 将预处理后的数字病理切片及标注图片 发送至分割 模型进行图像分割， 得到中间特征 和关于杯状细胞、 腺体及腺腔细胞的分割预测结果； 基于杯状细胞、 腺体及腺腔的单个区域， 对所述中间特征进行MLP表征学习， 得到不同 细胞区域的表征向量； 将不同细胞区域的表征向量进行对比学习， 使得相同细胞组织的表征向量距离靠近， 不同细胞组织的表征向量远离； 采用第一损失函数对分割模型进行训练并带入标注图片， 得到深度分割模型； S2、 将数字病理切片输入至深度分割模型， 得到杯状细胞、 腺体及腺腔的分割结果， 通 过 计算得到肠化比。 2.根据权利要求1所述的一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法， 其特征在于， 预 处理包括以下步骤： 对所述数字病理切片及标注图片分别进行分块操作， 即将大分辨率的数字病理切片和 标注图片分成大小一 致的小图片； 保存标注图片中的杯状细胞、 腺体及 腺腔信息， 并提取杯状细胞、 腺体及腺腔的单个区 域。 3.根据权利要求2所述的一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法， 其特征在于， 大 分辨率的数字病理切片的大小为94464像素*48768像素， 所述小图片的大小为512像素*512 像素或1024像素*1024像素。 4.根据权利要求3所述的一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法， 其特征在于， 将 预处理后的数字病理切片及标注图片发送至分割模型进行图像分割， 得到中间特征和关于 杯状细胞、 腺体及腺腔细胞的分割预测结果， 具体为： 将预处理后的数字病理切片及标注图片输入分割模型de eplabv3； 提取deeplabv3中AS PP分类器前的特 征为中间特 征； 提取经ASPP分类器输出的结果 为分割预测结果； 其中所述分割模型de eplabv3的第二损失函数采用多标签分类损失函数。 5.根据权利要求4所述的一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法， 其特征在于， 基 于杯状细胞、 腺体及腺腔的单个区域， 对所述中间特征进行MLP表征学习， 得到不同细胞区 域的表征向量， 具体步骤如下： 将所述杯状细胞、 腺体及腺腔单个区域作为掩膜， 分别与中间特征做不同细胞的特征 提取相乘， 得到不同细胞区域的特 征； 将杯状细胞、 腺体及腺腔的特征 , , 分别经过两次MLP表征学习， 得到杯状细胞、权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115222734 A 2腺体及腺腔区域所对应的表征向量 为 , , 。 6.根据权利要求5所述的一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法， 其特征在于， 对 比学习的第三损失函数采用infoNCEloss， 且第一损失函数为第二损失函数和第三损失函 数的总和。 7.根据权利要求6所述的一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法， 其特征在于， 将 数字病理切片输入至深度分割模型， 得到杯状细胞、 腺体及腺腔的分割结果， 通过 计算得到肠化比， 具体步骤为： 获取分割结果中杯状细胞、 腺体细胞及腺腔细胞的像素点个数； 将不同细胞的像素点个数作为 不同细胞的面积； 根据 ， 计算肠化比， 得到肠化分级。 8.一种用于胃黏膜肠上皮化 生的图像分析系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取深度分割模型， 其中获取模块包括： 获取单元， 用于获取胃ESD手术标本的数字病理切片， 并标注数字病理切片中非肿瘤区 域的杯状细胞、 表面上皮、 腺体及腺腔获得 标注图片； 预处理单元， 用于对所述数字病理切片和标注图片分别进行预处理， 得到杯状细胞、 腺 体及腺腔的单个区域； 分割单元， 用于将预处理后的数字病理切片及标注图片发送至分割模型进行图像分 割， 得到中间特 征和关于杯状细胞、 腺体及腺腔细胞的分割预测结果； 学习单元， 用于基于杯状细胞、 腺体及腺腔的单个区域， 对所述中间特征进行MLP表征 学习， 得到不同细胞区域的表征向量； 对比单元， 用于将不同细胞区域的表征向量进行对比学习， 使得相同细胞组织的表征 向量距离 靠近， 不同细胞组织的表征向量远离； 训练单元， 用于采用第一损 失函数对分割模型进行训练并带入标注图片， 得到深度分 割模型； 输出模块， 用于将数字病理切片输入至深度分割模型， 得到杯状细胞、 腺体及 腺腔的分 割结果， 根据 ， 计算得到肠化比。 9.一种存有计算机程序的计算机可读存储介质， 其特征在于， 存储有实现权利要求1 ‑7 任一方法的计算机程序。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115222734 A 3