一种病理样本的实时监测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种病理样本的实时监测系统。该系统通过设置现场图像采集模块和图像处理与识别模块，实现了对采集、脱水、包埋、染色和制片整个流程的实时监测，能降低成本、提高监测效率以及保证各个操作环节中病理样本的准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种病理样本的实时监测系统


[0001]本专利技术涉及病理样本监测领域，特别是涉及一种病理样本的实时监测系统。

技术介绍

[0002]病理是指疾病发生发展的过程和原理，即疾病发生的原因、发病原理和疾病发展过程中发生的细胞、组织和器官的结构、功能和代谢方面的改变及其规律。病理样本对于病理的研究尤为重要。
[0003]病理样本的最初形态是手术标本，进入病理科后，要经过采集、脱水、包埋后变成蜡块，然后经过切片变成玻片上厚度仅为4～6μm的组织，再经过染色、分发后放到显微镜下观察细胞形态的改变，整个流程环环相扣，每个步骤的操作过程对诊断结果都有十分重要的影响。
[0004]目前，从病理样本的最初形态从得到诊断结果，对于整个过程中各个环节的操作，通常都是采用人工的方式进行监测，这种监测方式存在大量的重复性工作，不仅人工成本高、监测效率低，而且若操作人员稍有疏忽便很容易造成差错，而任意环节的出错，都将会严重影响诊断结果的准确性。

技术实现思路

[0005]基于此，本专利技术实施例提供一种病理样本的实时监测系统，实现对采集、脱水、包埋、染色和制片整个流程的实时监测，以降低成本、提高监测效率以及保证各个操作环节中病理样本的准确性。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0007]一种病理样本的实时监测系统，包括：
[0008]现场图像采集模块，用于通过在现场架设摄像机，采集各个操作环节对病理样本进行处理时的监控图像数据；所述监控图像数据包括：取材操作台在进行病理样本采集操作环节时的样本盒操作视频图像、脱水操作环节中脱水前后的脱水篮图像、包埋操作台在进行包埋操作环节时的包埋视频图像、切片操作环节中获取的石蜡标本切面图像数据以及染色操作环节中批量获取的染色环节图像；所述包埋视频图像包括包埋样本盒内标本的标本视频图像和已包埋样本盒的样本盒视频图像；所述染色环节图像包括未染色的切片标签图像数据、已染色的切片标签图像数据和已染色的病理切片的切片图像；
[0009]图像处理与识别模块，用于自动对所述监控图像数据进行实时智能分析，获得各个操作环节中的监控信息；所述监控信息包括：取材中样本盒状态信息、脱水篮中装载的所有样本盒的标签信息、各待包埋样本盒内的标本是否有样本组织丢失、染色前后晾片盘或玻片架中装载玻片的标签信息、染色状态信息、染色质量等级以及石蜡标本与相应的玻片的匹配信息；所述取材中样本盒状态信息包括样本盒操作视频图像中各样本盒的开盖状态、有无样本的状态及样本个数；
[0010]数据校验模块，用于通过将所述监控信息与系统数据库中的数据进行对比，实现
各个操作环节中样本操作的差错监测，得到差错监测结果。
[0011]可选的，所述病理样本的实时监测系统，还包括：
[0012]差错提醒模块，用于根据所述差错监测结果确定是否出现差错时，并当出现差错时，发出差错提示信息。
[0013]可选的，所述差错提醒模块，具体包括：
[0014]差错判断单元，用于当所述差错监测结果中包含差错信息时，确定出现差错；所述差错信息包括：取材操作环节中，当前正在取材的标本与样本盒标签信息不匹配、脱水操作环节中，脱水后脱水篮中的样本盒丢失、包埋操作环节中，样本中的组织数与取材操作环节中监测到的组织数不匹配、切片操作环节出现石蜡标本与玻片信息不匹配以及染色操作环节中染色质量不合格；
[0015]差错提示单元，用于当出现差错时，通过软件界面、语音或信号灯的方式发出差错提示信息。
[0016]可选的，所述病理样本的实时监测系统，还包括：差错追溯模块，用于：
[0017]当采集环节出现差错时，根据差错产生时间调取对应时间的样本盒操作视频图像，以实现采集环节问题追溯；
[0018]当在脱水之后的操作环节中出现差错时，调取所述脱水监测结果，以实现脱水环节问题追溯；
[0019]当在包埋之后的操作环节中出现差错时，调取所述包埋监测结果，以实现包埋环节问题追溯。
[0020]可选的，所述图像处理与识别模块，具体包括：取材监测子模块；
[0021]所述取材监测子模块，具体包括：
[0022]盒体状态检测单元，用于确定所述样本盒操作视频图像中各样本盒的位置区域，得到样本盒图像，并检测所述样本盒图像中各样本盒中是否装有样本以及样本个数；
[0023]样本盒筛选单元，用于筛选所述样本盒图像中处于开盖状态的样本盒，得到开盖图像；
[0024]标签识别单元，用于对所述开盖图像中的样本盒上的标签进行识别，并将所述开盖图像中装有样本的样本盒的状态修改为已采集。
[0025]可选的，所述标签识别单元，具体包括：
[0026]标签信息识别单元，用于识别所述开盖图像中的样本盒上的标签的信息类型；所述信息类型为二维码和/或文本；
[0027]二维码识别单元，用于搜索所述标签上的二维码区域，并对所述二维码区域进行解码操作，得到二维码标签信息，将与所述二维码标签信息对应的样本盒的状态修改为已采集；
[0028]文本识别单元，用于搜索所述标签上的文本区域，并采用文本识别算法对所述文本区域进行识别，得到文本标签信息，将与所述文本标签信息对应的样本盒的状态修改为已采集。
[0029]可选的，所述文本识别单元，具体包括：
[0030]文本区域识别子单元，用于采用文本检测算法搜索所述标签上的文本区域；
[0031]第一识别子单元，用于采用端到端文本识别算法对所述文本区域进行识别，得到
第一识别结果；
[0032]第二识别子单元，用于采用连通域方式对所述文本区域进行分割，并采用机器学习的方式对分割后的图像进行识别，得到第二识别结果；
[0033]第三识别子单元，用于采用卷积算法对所述文本区域中的文本分割点进行预测，得到分割字符，并采用机器学习算法对所述分割字符进行识别，得到第三识别结果；
[0034]投票识别子单元，用于对所述第一识别结果、所述第二识别结果和所述第三识别结果投票，得到文本标签信息；
[0035]状态修改子单元，用于将与所述文本标签信息对应的样本盒的状态修改为已采集。
[0036]可选的，所述图像处理与识别模块，具体包括：脱水监测子模块；
[0037]所述脱水监测子模块，具体包括：
[0038]脱水篮样式识别单元，用于识别放置脱水前后病理样本的脱水篮的样式；
[0039]第一样本盒位置检测单元，用于根据所述样式将脱水后图像中的脱水篮区域划分为多个第一子窗口，并在各所述第一子窗口中搜索样本盒的位置，得到第一样本盒区域图像；
[0040]第一样本盒标签识别单元，用于识别所述第一样本盒区域图像中的标签信息，得到第一标签信息；
[0041]第二样本盒位置检测单元，用于根据所述样式将脱水前图像中的脱水篮区域划分为多个第二子窗口，并在各所述第二子窗口中搜索样本盒的位置，得到第二样本盒区域图像；
[0042]第二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种病理样本的实时监测系统，其特征在于，包括：现场图像采集模块，用于通过在现场架设摄像机，采集各个操作环节对病理样本进行处理时的监控图像数据；所述监控图像数据包括：取材操作台在进行病理样本采集操作环节时的样本盒操作视频图像、脱水操作环节中脱水前后的脱水篮图像、包埋操作台在进行包埋操作环节时的包埋视频图像、切片操作环节中获取的石蜡标本切面图像数据以及染色操作环节中批量获取的染色环节图像；所述包埋视频图像包括包埋样本盒内标本的标本视频图像和已包埋样本盒的样本盒视频图像；所述染色环节图像包括未染色的切片标签图像数据、已染色的切片标签图像数据和已染色的病理切片的切片图像；图像处理与识别模块，用于自动对所述监控图像数据进行实时智能分析，获得各个操作环节中的监控信息；所述监控信息包括：取材中样本盒状态信息、脱水篮中装载的所有样本盒的标签信息、各待包埋样本盒内的标本是否有样本组织丢失、染色前后晾片盘或玻片架中装载玻片的标签信息、染色状态信息、染色质量等级以及石蜡标本与相应的玻片的匹配信息；所述取材中样本盒状态信息包括样本盒操作视频图像中各样本盒的开盖状态、有无样本的状态及样本个数；数据校验模块，用于通过将所述监控信息与系统数据库中的数据进行对比，实现各个操作环节中样本操作的差错监测，得到差错监测结果。2.根据权利要求1所述的一种病理样本的实时监测系统，其特征在于，还包括：差错追溯模块，用于：当采集环节出现差错时，根据差错产生时间调取对应时间的样本盒操作视频图像，以实现采集环节问题追溯；当在脱水之后的操作环节中出现差错时，调取所述脱水监测结果，以实现脱水环节问题追溯；当在包埋之后的操作环节中出现差错时，调取所述包埋监测结果，以实现包埋环节问题追溯。3.根据权利要求1所述的一种病理样本的实时监测系统，其特征在于，所述图像处理与识别模块，具体包括：取材监测子模块；所述取材监测子模块，具体包括：盒体状态检测单元，用于确定所述样本盒操作视频图像中各样本盒的位置区域，得到样本盒图像，并检测所述样本盒图像中各样本盒中是否装有样本以及样本个数；样本盒筛选单元，用于筛选所述样本盒图像中处于开盖状态的样本盒，得到开盖图像；标签识别单元，用于对所述开盖图像中的样本盒上的标签进行识别，并将所述开盖图像中装有样本的样本盒的状态修改为已采集。4.根据权利要求3所述的一种病理样本的实时监测系统，其特征在于，所述标签识别单元，具体包括：标签信息识别单元，用于识别所述开盖图像中的样本盒上的标签的信息类型；所述信息类型为二维码和/或文本；二维码识别单元，用于搜索所述标签上的二维码区域，并对所述二维码区域进行解码操作，得到二维码标签信息，将与所述二维码标签信息对应的样本盒的状态修改为已采集；文本识别单元，用于搜索所述标签上的文本区域，并采用文本识别算法对所述文本区
域进行识别，得到文本标签信息，将与所述文本标签信息对应的样本盒的状态修改为已采集。5.根据权利要求4所述的一种病理样本的实时监测系统，其特征在于，所述文本识别单元，具体包括：文本区域识别子单元，用于采用文本检测算法搜索所述标签上的文本区域；第一识别子单元，用于采用端到端文本识别算法对所述文本区域进行识别，得到第一识别结果；第二识别子单元，用于采用连通域方式对所述文本区域进行分割，并采用机器学习的方式对分割后的图像进行识别，得到第二识别结果；第三识别子单元，用于采用卷积算法对所述文本区域中的文本分割点进行预测，得到分割字符，并采用机器学习算法对所述分割字符进行识别，得到第三识别结果；投票识别子单元，用于对所述第一识别结果、所述第二识别结果和所述第三识别结果投票，得到文本标签信息；状态修改子单元，用于将与所述文本标签信息对应的样本盒的状态修改为已采集。6.根据权利要求1所述的一种病理样本的实时监测系统，其特征在于，所述图像处理与识别模块，具体包括：脱水监测子模块；所述脱水监测子模块，具体包括：脱水篮样式识别单元，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘小欣，华中秋，张明豪，
申请(专利权)人：深圳乐易通医疗设备研发有限公司，
类型：发明
国别省市：