基于切片重染色技术的免疫组化病理图像细胞分割方法
申请人信息
- 申请人:华南理工大学
- 申请人地址:510640 广东省广州市天河区五山路381号
- 发明人: 华南理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于切片重染色技术的免疫组化病理图像细胞分割方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410137259.4 |
| 申请日 | 2024/2/1 |
| 公告号 | CN117670895A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06T7/10 |
| 权利人 | 华南理工大学 |
| 发明人 | 余晋刚; 明煜; 吴梓浩; 王培伟 |
| 地址 | 广东省广州市天河区五山路381号 |
摘要文本
本发明公开一种基于切片重染色技术的免疫组化病理图像细胞分割方法，包括：使用外部数据集对细胞分割模型进行预训练并微调分割大模型；搜集IHC图像进行免疫反应物洗脱和HE重染色，进行图像配准技术并切块得到IHC‑HE图像块对数据集；对HE图像块进行细胞分割同时利用微调好的分割大模型对分割结果进行后处理获取其的精准分割结果；对IHC图像块进行细胞分割并使用HE图像块的精准分割结果更新其的细胞分割伪标签；利用细胞分割伪标签对IHC图像块进行监督训练得到IHC图像块的分割结果，进行免疫反应判别获得IHC图像块的最终分割结果。本发明解决了标注成本高和分割精度差等问题，实现对各种IHC图像的精准分割。
专利主权项内容
1.基于切片重染色技术的免疫组化病理图像细胞分割方法，其特征在于，包括下述步骤：使用具有掩膜标签和类别标签的公开HE图像数据作为外部数据集，并对细胞分割模型Hover-Net进行预训练并微调分割大模型SAM，得到RGB三通道图像分割模型Hover-Net、H通道图像分割模型Hover-Net及微调好的分割大模型SAM；RGBH*搜集IHC图像，对其进行免疫反应物洗脱和HE重染色得到对应的HE图像，配准IHC图像及其对应的HE图像并切块得到IHC-HE图像块对数据集；将IHC-HE图像块对数据集中的HE图像块输入RGB三通道图像分割模型Hover-Net进行细胞分割与分类，同时利用微调好的分割大模型SAM对分割结果进行后处理，获取HE图像块的精准分割结果；将IHC-HE图像块对数据集中的IHC图像块输入H通道图像分割模型Hover-Net进行细胞分割与分类，并使用HE图像块的精准分割结果更新IHC-HE图像块对数据集中对应IHC图像块的细胞分割伪标签；RGB*H将IHC-HE图像块对数据集中IHC图像块输入H通道图像分割模型Hover-Net中并利用细胞分割伪标签进行监督训练，得到IHC图像块的分割结果；H提取IHC图像块的DAB颜色通道图对IHC图像块的分割结果进行免疫反应判别，获得IHC图像块的最终分割结果。