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摘要：本发明公开了一种基于区域和距离度量的病理图像分割处理方法及装置，其中该方法包括：获取待分割的病理三维图像；将待分割的病理三维图像输入预先训练生成V‑net模型，得到分割处理结果；所述V‑net模型根据可变权重值的区域损失函数和基于距离的损失函数的组合损失函数预先训练生成。本发明可以实现基于区域和距离度量的病理图像分割处理，提高了病理图像分割处理的性能。

主权项：1.一种基于区域和距离度量的病理图像分割处理方法，其特征在于，包括：获取待分割的病理三维图像；将待分割的病理三维图像输入预先训练生成V-net模型，得到分割处理结果；所述V-net模型根据可变权重值的区域损失函数和基于距离的损失函数的组合损失函数预先训练生成；所述组合损失函数包括：LossBD＝αLossReg+1-αLossBoundary；LossHD＝αLossReg+1-αLossHausdorff；LossSDM＝αLossReg+1-αLossSignedDistanceMap；其中，LossBD为组合边界损失函数，LossHD为组合霍斯多夫损失函数，LossSDM为组合符号距离图损失函数，LossReg为区域损失函数，区域损失函数包括交叉熵损失和Dice损失，α为权重，LossBoundary为单独的边界损失函数，LossHausdorff为单独的霍斯多夫损失函数，LossSignedDistanceMap为单独的符号距离图损失函数；所述基于区域和距离度量的病理图像分割处理方法还包括：按照如下方法预先训练生成V-net模型：在训练开始时将α设置为1，这表示仅使用区域损失函数训练V-net模型，而且损失函数的计算中不涉及基于距离的损失函数；当训练到达平稳状态后，逐渐减小α的值直到0.01，得到预先训练生成的所述V-net模型；所述基于距离的损失函数包括如下边界BD损失函数：Distp,g＝∫G||pi-gi||2dg；此处，真实边界G上的边界点gi根据位于预测边界P上的对应边界点pi对齐；所述基于距离的损失函数包括如下霍斯多夫HD损失函数： 其中，霍斯多夫HD损失函数中第二项是Dice损失函数，第一项是p和g的霍斯多夫距离，参数λ是基于HD的损失项与Dice损失项的比率，p和g分别表示分割结果和真实区域专家的手动分割的结果，所述第一项表示为： 其中，Ω表示定义输入的病理三维图像的网格，参数β确定对预设程度错误的惩罚程度；所述基于距离的损失函数包括如下符号距离图SDM损失函数： 其中，L1表示L1损失，是SDM预测值和真实值之间的L1差异，gt和pt分别表示真实SDM和预测的SDM，C表示计算项的总数，t表示计算项的序号。

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百度查询： 中国信息通信研究院 基于区域和距离度量的病理图像分割处理方法及装置