一种胸外科食管癌组织数字病理图像分割方法及系统

本发明涉及医学图像分割技术领域，具体涉及一种胸外科食管癌组织数字病理图像分割方法及系统。该方法利用初始的U‑Net模型分割出样本图像中的感兴趣区域，根据感兴趣区域的扩展区域中的细胞方向的离散度量化出浸润度并识别异常扩展区域。基于迁移主干路径上的局部组织纤维走向以及细胞密度，得到综合浸润阻力系数。将异常扩展区域划分为多个窗口区域，量化出级联约束融合系数，进而动态调控U‑Net模型解码器的分割边缘保留参数。本发明将病例组织学特征与微环境动力学约束融入U‑Net模型的分割过程中，对于形态异质性高、浸润性生长的过渡区域具有较强的分割精度。