(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221041938 8.3 (22)申请日 2022.04.20 (71)申请人 中国科学院西安 光学精密机 械研究 所 地址 710119 陕西省西安市高新区新型工 业园信息大道17号 (72)发明人 杜剑　张周锋　陶成龙　刘嘉诚　 于涛　胡炳樑　 (74)专利代理 机构 西安智邦专利商标代理有限 公司 6121 1 专利代理师 王少文 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06F 16/23(2019.01) G06F 16/28(2019.01)G16H 50/20(2018.01) G06V 10/764(2022.01) G01N 21/25(2006.01) (54)发明名称 基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识 别方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于显微高光谱数据库模 型的恶性肿瘤识别方法及系统， 以解决常规病理 诊断过程繁琐， 耗时较长的技术问题。 该方法包 括1、 采集恶 性肿瘤组织的高光谱原始数据， 构建 恶性肿瘤显微高光谱数据库框架； 2、 获取标准化 光谱数据； 3、 获取标准化高光谱数据库； 4、 获取 显微高光谱数据库模型； 5、 采用光谱角填图的方 法， 计算待测标准化光谱数据与L类肿瘤的典型 标准化光谱数据之间的角度α， 得到判定结果。 该系统包括数据采集模块、 数据预处理模块、 显 微高光谱数据库框架模块及标准化高光谱数据 库模块。 本发明通过构建显微高光谱数据库模 型， 可对待测样本进行肿瘤类型的判断。 权利要求书2页 说明书6页 附图7页 CN 115018762 A 2022.09.06 CN 115018762 A 1.一种基于 显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 采用显微高光谱技 术采集L类恶性肿瘤组织的高光谱原 始数据， L≥1； 采用SQL数据语言构建恶性肿瘤显微高光谱数据库框架； S2、 对高光谱原始数据中的各条光谱进行预处理， 将高光谱原始数据中的各条光谱进 行线性变换， 将结果映射到[0,1]之间， 得到L类恶性肿瘤组织的标准 化光谱数据； S3、 将步骤S2中的标准化光谱数据输入恶性肿瘤显微高光谱数据库框架， 得到标准化 高光谱数据库； S4、 采用平均求导方式， 分别 对标准化高光谱数据库中L类恶性肿瘤组织的标准化光谱 数据进行处 理， 获得L类恶性肿瘤的典型 标准化光谱数据构成的显微高光谱数据库模型； S5、 采集待测 样本的高光谱原始数据， 并按照步骤S2中的方法进行标准化处理， 得到待 测标准化光谱数据； 采用光谱角填图的方法， 将待测标准化光谱数据作为维数与波段数相等的空间向量， 通过计算待测标准化光谱数据与L类肿瘤的典型标准化光谱数据之间的角度α， 计算 公式如 下， 其中， nb为波段数， i为波长， t为典型 标准化光谱数据， r为待测标准 化光谱数据； 选择角度α 最小时对应的肿瘤类型， 作为待测样本肿瘤种类概 率的判定结果。 2.根据权利要求1所述的基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别方法， 其特征在 于： 步骤S2中， 所述预处 理采用的方法为线性 函数归一 化法， 线性变换公式如下： 其中， xj为第j条光谱平均值， xj′为标准化的第j条光谱平均值， m为光谱样本数， xj， i为 第j条光谱在i波长下的平均值。 3.根据权利要求2所述的基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别方法， 其特征在 于： 步骤S5中， 采用光谱角填图的方法， 将待测标准化光谱数据作为维数与波段数相等的 空间向量， 通过计算待测标准化光谱数据与L类肿瘤的典型标准化光谱数据之间的角度α 具 体为： 将待测标准化光谱数据 平均分成多个子数据区域， 分别计算子数据区域与L类肿瘤的 典型标准化光谱数据之间的角度α 。 4.根据权利要求3所述的基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别方法， 其特征在 于：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115018762 A 2步骤S5中， 根据所述判定结果， 将待测标准化光谱数据与对应肿瘤的典型标准化光谱 数据比较， 以判断待测样本为正常组织或癌变组织； 及待测样本为癌症样本时的癌变预测 概率、 癌变严重程度、 癌变区域原图标、 癌变的典型图谱曲线及数据立方体， 并将判定结果 自动录入 对应标准 化高光谱数据库。 5.根据权利要求4所述的基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别方法， 其特征在 于： 步骤S5中， 得到判定结果后， 根据所述判定结果， 将待测标准化光谱数据录入对应的恶 性肿瘤的标准化光谱数据， 采用平均求导方式， 得到对应恶性肿瘤更新后的典型标准化光 谱数据。 6.一种基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别系统， 用于实现权利要求1 ‑5任一 项所述基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别方法， 其特征在于： 包括数据采集模块、 数据预处理模块、 显微高光谱数据库框架模块、 及标准化高光谱数据库模块； 所述数据采集 模块的输出与数据预 处理模块的输入相接， 数据采集模块用于采集恶性肿瘤组织或待测样 本的高光谱原 始数据； 所述数据预处理模块用于对高光谱原始数据进行处理得到恶性肿瘤组织或待测样本 的标准化光谱数据； 所述显微高光谱数据库框架模块的输出与标准化高光谱数据库模块的一个输入相接， 显微高光谱数据库框架模块用于构建显微高光谱数据库框架； 所述数据 预处理模块的输出与 标准化高光谱数据库模块的另一个输入相接， 标准化高 光谱数据库模块用于将标准化光谱数据与显微高光谱数据库框架结合构建或更新标准化 高光谱数据库， 并对标准 化光谱数据进行处 理获得显微高光谱数据库模型。 7.根据权利要求6所述的基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别系统， 其特征在 于： 所述标准化 高光谱数据库 为MySQL关系型数据库， 所述MySQL关系型数据库包括相互关 联的多种数据存 储表格。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115018762 A 3