基于机器学的免疫组化图像自动化判读系统

摘要

本发明提供一种基于机器学的免疫组化图像自动化判读系统，包括：图像数字化处理模块；图像特征提取模块；阳性区域抽提模块；以及特征选择及机器学模块。本发明全部采用跨平台的开源程序包进行软件设计，可移植性好，能有效识别出图像中的阳性区域并进行阳性程度预测，且运算速度快，适合在临床上加以推广。

主权项

一种基于机器学习的免疫组化图像自动化判读系统，其特征在于，包括：图像数字化处理模块，用于对原始图片进行格式转换及超像素分割，将其分解成不重复的碎片集合；图像特征提取模块，用于对碎片集合中的每个碎片进行特征向量计算；阳性区域抽提模块，用于选取碎片集合中与人工选定的阳性参考图片集相似度较高的碎片作为阳性碎片，并在原始图片中进行突出展示；特征选择及机器学习模块，用于对阳性碎片进行特征效能评估，得到分类效果最佳的特征组合作为特征向量，以此建立判别模型并进行阳性程度得分预测。