一种病理切片处理方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种病理切片处理方法、系统及存储介质，涉及计算机影像技术领域，具体步骤为：获取病理切片的全景图像；对所述全景图像进行清晰化处理，得到第一图像；对所述第一图像进行质量评分，选择评分最高的第一图像进行三维建模并生成动画图像。本发明专利技术将二维病理切片可视化为三维动画图像，以便直观准确对病理进行分析治疗，在一定程度上降低了疾病漏诊与误诊的风险；基于深度神经网络来进行模糊图片清晰化处理，具有多场景适应性，可以针对不同的模糊类型进行相应训练并获得相应的较好的处理结果，弥补了现有技术可塑性不足、只能针对特定模糊进行去除的缺陷。针对特定模糊进行去除的缺陷。针对特定模糊进行去除的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种病理切片处理方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机影像
，更具体的说是涉及一种病理切片处理方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]病理医学是肿瘤和癌症诊断的核心，而病理切片是病理诊断的关键，是病理中最重要的环节。病理医生在临床和科研中做出明确的病理诊断通常需要依靠病理切片，观察其组织学形态，对疾病进行判断归因。传统方式中，医生需要手动通过高倍显微镜对切片进行逐点观察；如今随着医疗行业科技技术的提高，自动化医疗设备逐步取代传统人工操作。在现有技术中，病理切片扫描仪可以由人体医学组织切片通过高倍扫描的方式生成对应的高清图像，并且可以将切片扫描图像进行数字化存储和管理。因此病理切片扫描仪的诞生不仅可以大程度提升组织切片的观察速度，同时可以保证医生诊断的准确性和高效率，更是弥补了传统方式对切片扫描图像存储的空白。
[0003]在现有技术中，医生一般借助软件和医理对每一副切片图分别标出可疑区域，最后一张张查看，进行整体判断，这种做法很直接，但是需要医生投入立体想象思维，当区域较小是容易漏掉小可疑结构，并且数字病理切片仅为单一对焦层的图片，观察这样的单一对焦层的图片来确诊疾病相较于直接通过显微镜观察确诊疾病由于丢失的信息太多，增加了漏诊和误诊的风险，所以，对本领域技术人员来说，如何对病历切片进行处理以降低误诊率，提高医生诊断效率，是亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种病理切片处理方法、系统及存储介质，将病理切片进行三维动画显示，使得医生观察更加立体全面，能够在一定程度上降低误诊率。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一方面，提供一种病理切片处理方法，具体步骤包括如下：
[0006]获取病理切片的全景图像；
[0007]对所述全景图像进行清晰化处理，得到第一图像；
[0008]对所述第一图像进行质量评分，选择评分最高的第一图像进行三维建模并生成动画图像。
[0009]可选的，还包括通过数字病理图像数据库，对所述动画图像进行初步判别和标注。
[0010]可选的，所述全景图像的获取步骤为：
[0011]将病理切片划分为多个子区域，得到每个子区域对应的区域病理图像集合；
[0012]从每个所述区域病理图像集合中选择一张区域对焦图像进行拼接，得到所述病理切片的全景图像。
[0013]可选的，所述区域病理图像集合中包括相应子区域在不同对焦层面的区域对焦图像。
[0014]可选的，还包括对所述全景图像进行清晰化处理，具体步骤为：
[0015]获取数据文本，所述数据文本为原病理切片图像；
[0016]对所述数据文本通过模糊算法处理得到第二图像；
[0017]将所述数据文本和第二图像作为训练数据训练BiCycleGAN网络，得到训练完成的BiCycleGAN网络；
[0018]把所述全景图像输入所述训练完成的BiCycleGAN网络进行清晰化处理。
[0019]可选的，对所述动画图像进行初步判别和标注的步骤为：
[0020]对所述动画图像的细胞核进行检测定位；
[0021]根据所述细胞核确定细胞簇，根据所述细胞簇的数量确定是否为异常样本。
[0022]可选的，根据所述细胞簇的数量确定是否为异常样本的具体步骤为：
[0023]获取每个所述细胞簇中的细胞数量；
[0024]获取标准细胞簇数量和标准细胞簇中的标准细胞数量；
[0025]将细胞簇数量与所述标准细胞簇数量进行对比、细胞簇中的细胞数量与所述标准细胞簇中的标准细胞数量进行对比，确定是否为异常样本。
[0026]另一方面，还提供一种病理切片处理系统，包括图像获取模块、图像清晰化处理模块、图像质量评分模块、三维处理模块；其中，
[0027]所述图像获取模块，用于获取病理切片的全景图像；
[0028]所述图像清晰化处理模块，用于对所述全景图像进行清晰化处理，得到第一图像；
[0029]所述图像质量评分模块，用于对所述第一图像进行质量评分；
[0030]所述三维处理模块，用于选择评分最高的第一图像进行三维建模并生成动画图像。
[0031]可选的，还包括初筛模块，用于通过数字病理图像数据库，对所述动画图像进行初步判别和标注。
[0032]最后，提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种病理切片处理方法的步骤。
[0033]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种病理切片处理方法、系统及存储介质，具有以下有益的技术效果：
[0034](1)将二维病理切片可视化为三维动画图像，以便直观准确对病理进行分析治疗，在一定程度上降低了疾病漏诊与误诊的风险。
[0035](2)基于深度神经网络来进行模糊图片清晰化处理，具有多场景适应性，可以针对不同的模糊类型进行相应训练并获得相应的较好的处理结果，弥补了现有技术可塑性不足、只能针对特定模糊进行去除的缺陷。
[0036](3)对图像进行初步标注和判别，可以减轻病理医生工作量，辅助诊断。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0038]图1为本专利技术的方法流程图；
[0039]图2为本专利技术的系统结构图。
具体实施方式
[0040]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0041]本专利技术实施例1公开了一种病理切片处理方法，如图1所示，具体步骤包括如下：
[0042]S1、获取病理切片的全景图像；
[0043]S2、对全景图像进行清晰化处理，得到第一图像；
[0044]S3、对第一图像进行质量评分，选择评分最高的第一图像进行三维建模并生成动画图像。
[0045]进一步的，全景图像的获取步骤为：
[0046]S11、将病理切片划分为多个子区域，得到每个子区域对应的区域病理图像集合；
[0047]S12、从每个区域病理图像集合中选择一张区域对焦图像进行拼接，得到病理切片的全景图像。
[0048]更进一步的，区域病理图像集合中包括相应子区域在不同对焦层面的区域对焦图像。对焦层面，是指显微镜摄像头对准的病理切片的某一层，在实际扫描拍摄过程中，通过调节螺旋改变显微镜摄像头的焦距，从而使显微镜摄像头对准病理切片子区域的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种病理切片处理方法，其特征在于，具体步骤包括如下：获取病理切片的全景图像；对所述全景图像进行清晰化处理，得到第一图像；对所述第一图像进行质量评分，选择评分最高的第一图像进行三维建模并生成动画图像。2.根据权利要求1所述的一种病理切片处理方法，其特征在于，还包括通过数字病理图像数据库，对所述动画图像进行初步判别和标注。3.根据权利要求1所述的一种病理切片处理方法，其特征在于，所述全景图像的获取步骤为：将病理切片划分为多个子区域，得到每个子区域对应的区域病理图像集合；从每个所述区域病理图像集合中选择一张区域对焦图像进行拼接，得到所述病理切片的全景图像。4.根据权利要求3所述的一种病理切片处理方法，其特征在于，所述区域病理图像集合中包括相应子区域在不同对焦层面的区域对焦图像。5.根据权利要求1所述的一种病理切片处理方法，其特征在于，还包括对所述全景图像进行清晰化处理，具体步骤为：获取数据文本，所述数据文本为原病理切片图像；对所述数据文本通过模糊算法处理得到第二图像；将所述数据文本和第二图像作为训练数据训练BiCycleGAN网络，得到训练完成的BiCycleGAN网络；把所述全景图像输入所述训练完成的BiCycleGAN网络进行清晰化处理。6.根据权利要求2所述的一种病理切片处理方法，其特征在于，对所述动画图像进行初步判别和标...

【专利技术属性】
技术研发人员：章喜超，钟兴华，吴国元，章晓媛，
申请(专利权)人：杭州殷欣病理诊断中心有限公司，
类型：发明
国别省市：