基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法及系统

本发明涉及图像识别，尤其涉及基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法及系统。

背景技术：

1、图像识别技术是计算机视觉的一个关键分支，专注于使计算机能够识别和处理图像中的对象和特征。该领域结合了模式识别、人工智能、机器学习和深度学习技术，目的是让机器能够理解和解释视觉信息。图像识别技术在医疗影像分析、安全监控、自动驾驶车辆等多个领域均有广泛应用。尤其在医疗领域，这项技术的应用对于疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。

2、其中，基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法是一种运用图神经网络（gnn）来分析细胞和组织图像的技术。图神经网络是一种专门处理图形数据的神经网络，能够有效地捕捉数据中的关系和结构信息。在细胞组织病理图像分析中，该方法的目的是自动识别和分类图像中的细胞、组织结构和病理特征，以帮助病理学家更准确、快速地诊断疾病。该技术的应用可以极大提高病理图像分析的效率和准确性，对于癌症等疾病的早期发现和治疗计划的制定尤为重要。

3、传统方法忽略了图像多层次的结构信息，限制了特征表达的全面性和深度。缺乏有效的特征尺度融合和权重调整机制，导致模型不能充分利用图像中的局部和全局信息，降低了特征分析的准确性和针对性。传统方法依赖大量标注数据进行训练，不仅耗费大量时间和资源，而且模型的泛化能力有限。数据集的单一性和缺乏多样性也使得模型难以适应不同样本特征，影响了模型的适用范围和效果。图像检索和索引的效率和准确性也是传统方法的瓶颈，缺乏有效的检索算法和索引结构，导致检索过程耗时长，准确率低。缺乏有效的图像分割和特征聚类方法也使得对细胞组织图像的管理和表示效率低下，限制了图像数据的应用价值。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，包括以下步骤：

3、s1：基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，对图像进行多层次结构的特征提取，并在多层次上捕捉细胞和组织的结构信息，进行特征图的构建，生成多层空间特征图；

4、s2：基于所述多层空间特征图，采用特征金字塔网络，提取差异化尺度的特征信息，对局部和全局特征进行统一分析，并对特征进行优化处理，生成综合特征图；

5、s3：基于所述综合特征图，采用自注意力机制，对差异化尺度特征融合过程中的权重进行动态调整，并根据图像内容自动优化特征提取过程，生成优化网络结构；

6、s4：基于所述优化网络结构，采用迁移学习方法，通过利用通用数据集上训练的模型，根据细胞组织病理图像的特征，进行模型参数的调整和优化，生成预训练优化模型；

7、s5：基于所述预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过模拟细胞组织图像的分布建立新的训练样本，进行训练数据集优化，并优化模型对差异样本特征的学习能力，生成增强训练样本集；

8、s6：基于所述增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过构建多维索引结构，对图像特征进行管理，并进行图像关键特征和模式的检索和索引，生成图像索引数据库；

9、s7：基于所述图像索引数据库，采用u-net和深度嵌入聚类，对图像数据库中的图像进行内容分割和特征聚类，进行细胞组织图像的管理和结构化表示，生成智能分割聚类图像库。

10、作为本发明的进一步方案，所述多层空间特征图包括细胞核形状特征图、细胞间相互作用特征图和组织构造特征图，所述综合特征图包括尺度融合特征图、局部特征图和全局特征图，所述预训练优化模型包括基础网络结构、细胞组织特异性参数集、调整的模型准确性指标，所述图像索引数据库包括多维度特征索引层、检索路径集和图像特征关联映射表，所述智能分割聚类图像库包括按病理特征分割的子图集、特征关联性聚类组和聚类效果评估指标。

11、作为本发明的进一步方案，基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，对图像进行多层次结构的特征提取，并在多层次上捕捉细胞和组织的结构信息，进行特征图的构建，生成多层空间特征图的步骤具体为：

12、s101：基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络，进行初步特征提取操作，处理图像并捕捉从微观到宏观多层次的细胞和组织结构信息，生成初级特征图；

13、s102：基于所述初级特征图，采用特征增强网络，对从多尺度图卷积神经网络提取的特征进行处理，确定特征之间的差异性，并突出细胞和组织的关键结构，生成强化特征图；

14、s103：基于所述强化特征图，采用空间关系网络，对图像中的细胞和组织进行空间结构分析，确定细胞间的相互关系和组织构造，生成空间结构特征图；

15、s104：基于所述空间结构特征图，采用跨层连接网络，进行特征汇集，对多层次和尺度的特征图进行提取，构建包括图像内容信息的特征表示，生成多层空间特征图。

16、作为本发明的进一步方案，基于所述多层空间特征图，采用特征金字塔网络，提取差异化尺度的特征信息，对局部和全局特征进行统一分析，并对特征进行优化处理，生成综合特征图的步骤具体为：

17、s201：基于所述多层空间特征图，采用特征金字塔网络，对多层特征进行梳理和提取，构建局部到全局差异尺度细胞和组织特征的表示，生成尺度整合特征图；

18、s202：基于所述尺度整合特征图，采用局部特征分析器，对图像中的局部结构和特征进行分析，优化局部特征的描述和表现，生成局部细化特征图；

19、s203：基于所述局部细化特征图，采用全局平均池化，进行图像的信息分析，同步和提取图像特征，评估全局信息的连贯性和完整性，生成全局特征图；

20、s204：基于所述全局特征图，采用特征融合技术，对局部细节和全局信息进行处理，融合和优化多层次特征，构建图像内容表征，生成综合特征图。

21、作为本发明的进一步方案，基于所述综合特征图，采用自注意力机制，对差异化尺度特征融合过程中的权重进行动态调整，并根据图像内容自动优化特征提取过程，生成优化网络结构的步骤具体为：

22、s301：基于所述综合特征图，采用自注意力机制，对图像部分区域进行分析，通过计算部分区域之间的关联性，分配对应权重，并突出图像中的关键区域，生成注意力调整特征图；

23、s302：基于所述注意力调整特征图，采用特征重标定网络，通过分析多个特征贡献度，重新分配特征权重，突出关键特征，并排除不关键特征，生成特征重标定图；

24、s303：基于所述特征重标定图，采用深度卷积网络结合se-net，对特征图进行特征学习和分析，挖掘图像的层次性特征，优化特征的代表性和辨识度，生成层次性特征图；

25、s304：基于所述层次性特征图，采用多任务学习架构，提取多层特征，并同步进行任务关联的特征学习，构建结构优化和表达图像内容的网络结构，生成优化网络结构。

26、作为本发明的进一步方案，基于所述优化网络结构，采用迁移学习方法，通过利用通用数据集上训练的模型，根据细胞组织病理图像的特征，进行模型参数的调整和优化，生成预训练优化模型的步骤具体为：

27、s401：基于所述优化网络结构，采用神经网络搜索，进行结构层面的调整，根据细胞组织病理图像的特性重新配置网络结构，匹配关键类型的图像特征，生成结构调整模型；

28、s402：基于所述结构调整模型，采用领域自适应技术，进行特征层面的调整，通过特征匹配和调整，优化模型对图像中关键信息的响应性，生成特征匹配模型；

29、s403：基于所述特征匹配模型，采用贝叶斯优化，对模型参数进行调整和优化，通过参数调优，优化模型对细胞组织病理图像的敏感性，生成参数细化模型；

30、s404：基于所述参数细化模型，采用迁移学习方法，将模型与通用数据集上的训练数据结合，并针对关键图像特征进行优化，生成预训练优化模型。

31、作为本发明的进一步方案，基于所述预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过模拟细胞组织图像的分布建立新的训练样本，进行训练数据集优化，并优化模型对差异样本特征的学习能力，生成增强训练样本集的步骤具体为：

32、s501：基于所述预训练优化模型，采用生成对抗网络，通过设定生成器和判别器网络结构，进行图像特征的学习和模拟，优化生成样本质量，生成质量模拟样本集；

33、s502：基于所述质量模拟样本集，采用数据扩充算法，对图像样本进行多样化处理，包括旋转、缩放和剪切操作，进行样本视角和表现形式优化，生成多视角扩充样本集；

34、s503：基于所述多视角扩充样本集，采用相关向量机，对扩充后的样本进行质量评估和筛选，通过分析样本对模型训练的贡献度，排除导致模型偏差或过拟合的样本，生成优选训练样本集；

35、s504：基于所述优选训练样本集，采用样本均衡处理算法，对数据集中的样本分布进行调整，进行重采样和权重调整，生成增强训练样本集。

36、作为本发明的进一步方案，基于所述增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过构建多维索引结构，对图像特征进行管理，并进行图像关键特征和模式的检索和索引，生成图像索引数据库的步骤具体为：

37、s601：基于所述增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，通过将图像内容转化为数值特征向量，对图像进行特征提取，生成特征向量集；

38、s602：基于所述特征向量集，采用自编码器，对特征向量进行迭代处理和优化，通过降维和归一化，优化特征表达能力和检索效率，生成优化向量集；

39、s603：基于所述优化向量集，采用索引构建算法，对特征向量进行结构化组织，通过构建索引结构，优化检索速度和准确性，生成结构化特征索引库；

40、s604：基于所述结构化特征索引库，采用索引优化算法和支持向量机，结合用户反馈和使用模式，对索引结构进行持续调整和优化，生成图像索引数据库。

41、作为本发明的进一步方案，基于所述图像索引数据库，采用u-net和深度嵌入聚类，对图像数据库中的图像进行内容分割和特征聚类，进行细胞组织图像的管理和结构化表示，生成智能分割聚类图像库的步骤具体为：

42、s701：基于所述图像索引数据库，采用u-net模型，对图像中的细胞组织进行逐层分析，通过学习图像的上下文信息和结构，识别和分割出图像中的关键区域，生成细胞分割图像集；

43、s702：基于所述细胞分割图像集，采用特征编码技术，对分割后的图像进行特征提取，包括颜色、纹理、形状和空间关系，生成特征编码图像集；

44、s703：基于所述特征编码图像集，采用深度嵌入聚类，对编码特征进行分析和聚类处理，并根据细胞组织的特点和关联性进行分类，生成细胞聚类图像集；

45、s704：基于所述细胞聚类图像集，采用结构化数据模型，对聚类后的图像进行组织和结构化标注，并优化检索过程的响应速度，生成智能分割聚类图像库。

46、基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析系统，所述基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析系统用于执行上述基于图神经网络的细胞组织病理图像智能分析方法，所述系统包括图像特征提取模块、特征优化处理模块、特征融合与自注意模块、模型优化调整模块、样本集增强模块、图像索引与聚类模块；

47、所述图像特征提取模块基于细胞组织原始图像，采用多尺度图卷积神经网络进行初步特征提取，通过特征增强网络和空间关系网络，确定细胞和组织的关键结构，利用跨层连接网络，进行特征汇集，构建图像内容的多层空间特征表示，生成多层空间特征图；

48、所述特征优化处理模块基于多层空间特征图，采用特征金字塔网络对多层特征进行梳理和提取，通过局部特征分析器，优化局部特征描述，结合全局平均池化对全局信息进行分析，利用特征融合技术优化多层次特征，生成综合特征图；

49、所述特征融合与自注意模块基于综合特征图，采用自注意力机制，突出图像中的关键区域，通过特征重标定网络，突出关键特征，结合se-net优化层次性特征代表性，利用多任务学习架构，构建结构调整的网络结构，生成优化网络结构；

50、所述模型优化调整模块基于优化网络结构，采用神经网络搜索，进行结构层面调整，通过领域自适应技术，优化特征响应性，结合贝叶斯优化，进行模型参数调整，运用迁移学习方法进行模型参数优化，生成预训练优化模型；

51、所述样本集增强模块基于预训练优化模型，采用生成对抗网络，优化生成样本质量，通过数据扩充算法，进行样本多样化处理，结合相关向量机，进行样本质量评估，运用样本均衡处理算法，进行数据集优化，生成增强训练样本集；

52、所述图像索引与聚类模块基于增强训练样本集，采用基于内容的图像检索算法，进行图像特征提取，通过自编码器，进行特征向量优化，结合索引构建算法优化检索结构，运用u-net和深度嵌入聚类，进行图像内容分割和特征聚类，生成智能分割聚类图像库。

53、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

54、本发明中，通过多尺度图卷积神经网络的应用，确保了细胞和组织的多层次结构信息被充分捕捉，提供了比传统单尺度方法更加丰富和细致的特征表示。特征金字塔网络的引入优化了特征的层次性和尺度多样性，增强了模型对局部和全局信息的综合理解。自注意力机制的采用使得模型能够动态调整特征权重，增强了特征的针对性和准确性。迁移学习方法的使用大大减少了模型训练的时间和资源消耗，同时提高了模型的泛化能力。生成对抗网络为训练数据集引入了多样性，提高了模型对不同细胞样本特征的学习能力。基于内容的图像检索算法和多维索引结构的构建，使得图像的检索和索引变得更加高效和准确。u-net和深度嵌入聚类的结合，提供了有效的细胞组织图像内容分割和特征聚类方法，为图像的管理和结构化表示提供了基础。