RU2018110079A - Способ и устройство для распознавания тканей - Google Patents

Claims (38)

1. Компьютерно-реализуемый способ обработки изображений, включающий в себя

получение данных изображения с микроскопа, определяющих изображение предметного стекла микроскопа для окрашенного гематоксилином и эозином образца ткани, при этом данные изображения предметного стекла микроскопа содержат множество пикселей изображения;

получение данных дескриптора, указывающих тип ткани, из которого происходит образец ткани;

выбор, на основании данных дескриптора, операции с изображением, сконфигурированной для преобразования данных изображения;

применение выбранной операции с изображением к данным изображения для идентификации ряда дискретных областей пространства на изображении;

выбор из хранилища данных множества количественных метрик изображения, при этом количественные метрики изображения выбирают на основании данных дескриптора,

определение, для каждой дискретной области пространства, значения данных области изображения для каждой из множества количественных метрик изображения на основании подмножества данных изображения, ассоциированных с конкретной или каждой дискретной областью пространства,

использование данных дескриптора для выбора из хранилища данных по меньшей мере одного компараторного набора значений данных модели ткани, при этом каждый компараторный набор ассоциирован с отдельной соответствующей компараторной структурой ткани, и каждый компараторный набор содержит значения данных для множества количественных метрик изображения для соответствующей компараторной структуры ткани;

сравнение значений данных области изображения для каждой дискретной области по меньшей мере с одним компараторным набором;

в случае, когда значение данных области изображения для конкретной или каждой дискретной области пространства соответствует компараторному набору, предоставление карты данных изображения, показывающей, что конкретная дискретная область пространства содержит соответствующую компараторную структуру ткани;

в случае, когда дискретная область пространства (ROI) не соответствует данным компаратора, ее классифицируют как неразрешенную ROI, и дополнительную операцию с изображением применяют к неразрешенной ROI с получением модифицированной ROI; и

вычисление для модифицированной ROI по меньшей мере одной количественной метрики изображения для сравнения с данными компаратора с целью классификации модифицированной ROI.

2. Способ по п. 1, в котором операция с изображением включает операцию сравнения с порогом, сконфигурированную для предоставления карты изображения с двумя состояниями, например,

в котором дискретные области пространства содержат смежные группы пикселей, принадлежащие к первому из двух состояний карты с двумя состояниями, например, в котором смежные группы пикселей содержат превышающие порог пиксели.

3. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором количественные метрики изображения включают в себя по меньшей мере одну из: размера дискретной области пространства (ROI), формы дискретной области пространства (ROI), оптической плотности дискретной области пространства (ROI), границы дискретной области пространства (ROI), и содержит ли дискретная область пространства (ROI) идентифицируемые подкомпоненты ROI.

4. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором дополнительная операция с изображением включает по меньшей мере одно из размывания, расширения и открытия.

5. Способ по любому из предшествующих пунктов, включающий в себя сравнение значения по меньшей мере одной количественной метрики изображения для модифицированной ROI с данными компаратора с целью идентификации модифицированной ROI.

6. Способ по п. 5, в котором, в случае, когда одно или более значений по меньшей мере одной количественной метрики изображения для модифицированной ROI не соответствуют данным компаратора для идентификации модифицированной ROI, способ включает в себя получение второй модифицированной ROI путем применения второй дополнительной операции с изображением по меньшей мере к одной из: (a) неразрешенной ROI и (b) модифицированной ROI.

7. Способ по п. 6, включающий в себя вычисление для второй модифицированной ROI по меньшей мере одной количественной метрики изображения, выбранной из списка, включающего в себя: размер ROI, форму ROI, оптическую плотность ROI, границу ROI, и содержит ли ROI идентифицируемые подкомпоненты ROI, и

сравнение значений по меньшей мере одной количественной метрики изображения для второй модифицированной ROI с данными компаратора для идентификации второй модифицированной ROI, например,

в случае, когда вторая модифицированная ROI не соответствует данным компаратора для идентификации второй модифицированной ROI, способ включает в себя циклическое повторение:

(i) применение еще одного оператора изображения с получением дополнительно модифицированной ROI;

(ii) вычисление по меньшей мере одной количественной метрики изображения; и

(iii) сравнение значений по меньшей мере одной количественной метрики изображения для этой дополнительно модифицированной ROI с данными компаратора для идентификации этой дополнительно модифицированной ROI.

8. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором операция с изображением включает пространственный фильтр, сконфигурированный для идентификации структурированных данных изображения, которые описывают структуры, имеющие шкалу пространственной длины в выбранном диапазоне, например,

в котором пространственный фильтр включает морфологический фильтр, имеющий структурирующий элемент, выбранный на основании данных дескриптора, при этом

по меньшей мере одно из размера и формы структурирующего элемента выбирают на основании данных дескриптора.

9. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором множество количественных метрик изображения включает в себя метрику, основанную на оптической плотности в конкретной или каждой дискретной области.

10. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором множество количественных метрик изображения включает в себя:

(a) метрику, основанную на пространственных частотных данных в выбранном диапазоне пространственных частот в конкретной или каждой дискретной области;

(b) метрику, основанную на данных текстуры в конкретной или каждой дискретной области; и

(c) по меньшей мере одну метрику морфологии ткани по шкале длины, выбранной на основании данных дескриптора.

11. Способ по любому из предшествующих пунктов, включающий в себя определение на основании идентичности соответствующей компараторной структуры ткани, следует ли дополнительно анализировать конкретную или каждую дискретную область, при этом в случае, когда конкретную или каждую дискретную область не будут дополнительно анализировать, конкретную или каждую дискретную область исключают из последующего анализа данных изображения.

12. Способ по любому из предшествующих пунктов, включающий в себя применение первого морфологического фильтра к данным изображения в конкретной или каждой дискретной области в случае, когда конкретную или каждую дискретную область следует проанализировать дополнительно, при этом морфологический фильтр имеет структурирующий элемент, выбранный для предоставления данных по клеточным ядрам, идентифицирующих клеточные ядра.

13. Способ по любому из предшествующих пунктов, включающий в себя получение значений данных для указанного множества количественных метрик изображения из множества изображений предметного стекла микроскопа, выбор последовательности из множества изображений предметного стекла микроскопа на основании значений данных для по меньшей мере одной из указанного множества количественных метрик изображения, например, дополнительно включающий в себя представление множества изображений предметного стекла микроскопа человеку-оператору в выбранной последовательности.

14. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором данные изображения включают в себя данные оптической плотности.

15. Диагностическое устройство, сконфигурированное для выполнения способа по любому из предшествующих пунктов, например, при этом устройство сконфигурировано для предоставления по меньшей мере одного из (a) дополненного изображения, содержащего указание результата по меньшей мере одного из указанных этапов сравнения, и (b) диагностического указания наличия раковых клеток в ткани на основании результата по меньшей мере одного из указанных этапов сравнения.

16. Компьютерный программный продукт, включающий в себя инструкции программ, сконфигурированные для программирования процессора для выполнения способа по любому из пп. 1-13.