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申请/专利权人：科普云医疗软件(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及图像分析处理技术领域，具体涉及一种肿瘤病理组织图像的人工智能处理方法。本发明实施例首先获取肿瘤病理组织图像中的连通区域；进一步分析每个连通区域的形状特征和尺寸特征，并结合每个连通域内像素点的灰度值的离散特征，获取初始区域特征向量；进一步根据每个连通区域周围的其他连通区域的初始区域特征向量的相似特征，获取修正区域特征向量；进一步根据修正区域特征向量的差异特征，结合空间分布特征，获取聚类距离；最后获得层次聚类谱系图。本发明实施例通过区域的形态特征、灰度特征以及局部相似特征确定了准确的聚类距离，减少了正常细胞聚集性造成的影响，获得更加准确的层次聚类谱系图，更有利于辅助相关人员进行分析。

主权项：1.一种肿瘤病理组织图像的人工智能处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取乳腺导管原位癌的肿瘤病理组织图像；对所述肿瘤病理组织图像进行阈值分割，获取所述肿瘤病理组织图像中的连通区域；分析每个所述连通区域的形状特征和尺寸特征，获取每个所述连通区域的初始形态正常参数；根据每个所述连通区域内像素点的灰度值的离散特征，获取灰度正常程度参数；根据每个连通区域的所述初始形态正常参数和所述灰度正常程度参数，构建初始区域特征向量；根据与每个所述连通区域相距最近的预设邻域参数个其他连通区域的所述初始区域特征向量的相似特征，获取每个连通区域的修正区域特征向量；根据任意两个连通区域之间的所述修正区域特征向量的差异特征，结合修正区域特征向量的空间分布特征，获取对应两个连通区域之间的聚类距离；根据聚类距离对所有连通区域进行层次聚类，获得所述肿瘤病理组织图像的层次聚类谱系图；所述初始形态正常参数的获取方法包括：将每个所述连通区域内像素点的数量作为每个所述连通区域的尺寸特征参数；将每个所述连通区域的边界像素点数量的平方作为每个所述连通区域的周长特征参数；将每个所述连通区域内像素点的数量与对应的所述周长特征参数的比值作为每个所述连通区域的形状指数；所述连通区域内像素点包含边界像素点；根据每个所述连通区域的形状指数与标准圆的形状指数的差异特征，获取每个所述连通区域的形状特征参数；结合每个所述连通区域的所述尺寸特征参数和所述形状特征参数，获取每个所述连通区域的初始形态正常参数；所述尺寸特征参数与所述初始形态正常参数负相关；所述形状特征参数与所述初始形态正常参数正相关；所述初始形态正常参数经过归一化处理；所述形状特征参数的获取方法包括：将每个所述连通区域的所述形状指数与的差值绝对值进行负相关映射并归一化后，作为每个所述连通区域的形状特征参数；所述初始形态正常参数的获取方法包括：将每个所述连通区域的所述形状特征参数与所述尺寸特征参数的比值进行归一化后，作为每个所述连通区域的初始形态正常参数；所述灰度正常程度参数的获取方法包括：获取每个所述连通区域内像素点的灰度值的方差作为第一离散特征参数；获取每个所述连通区域内像素点的灰度值的四分位距作为第二离散特征参数；根据每个所述连通区域对应的所述第一离散特征参数和所述第二离散特征参数，获取每个所述连通区域对应的灰度正常程度参数；所述第一离散特征参数和所述第二离散特征参数均与所述灰度正常程度参数负相关；所述灰度正常程度参数经过归一化处理；所述灰度正常程度参数的获取方法包括：将每个所述连通区域对应的所述第一离散特征参数和所述第二离散特征参数的乘积进行负相关映射并归一化后，作为每个所述连通区域对应的灰度正常程度参数。

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