病灶图像提取方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种病灶图像提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。方法包括：获取用户在观看显微镜影像时的眼部图像及显微镜下的显微图像；根据眼部图像，确定用户双眼在显微图像上的视觉聚焦坐标；从显微图像中提取目标图区；将目标图区输入预设的细胞识别模型，以得到表征病灶分布情况的识别结果。如此，可以改善传统病灶图像的提取步骤繁杂的问题。繁杂的问题。繁杂的问题。

【技术实现步骤摘要】
病灶图像提取方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种病灶图像提取方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]病灶，是指一个局限的、具有病原微生物的病变组织，简单来说，就是机体上发生病变的部分。
[0003]在医学领域中，病灶图像的提取和识别是病理判断的重要组成部分。当下，病灶图像的提取主要是通过专业人员(医生)人为的标注显微镜下的兴趣区域(即病灶区域)，进而通过预设的细胞识别模型对兴趣区域进行细胞识别检测和细胞分类，以便于医生进行病理判断。传统的病灶图像的提取需要医生对显微镜下的采样组织进行观察，然后通过计算机进行图像提取，对于较为复杂的样本组织更是需要反复进行病灶识别和图像提取，繁杂的操作给医生带来了不必要的精力损耗，特别是一些对计算机操作方式不是特别熟悉的老医生对传统的病灶图像提取极难适应。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种病灶图像提取方法、装置、电子设备及存储介质，能够改善传统病灶图像的提取步骤繁杂的问题。
[0005]为实现上述技术目的，本申请采用的技术方案如下：
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种病灶图像提取方法，所述方法包括：
[0007]获取用户在观看显微镜影像时的眼部图像及所述显微镜下的显微图像，所述显微图像为拍摄所述显微镜下的细胞得到的图像；
[0008]根据所述眼部图像，确定用户双眼在所述显微图像上的视觉聚焦坐标；
[0009]从所述显微图像中提取目标图区，所述目标图区为与所述视觉聚焦坐标相对应的区域；
[0010]将所述目标图区输入预设的细胞识别模型，以得到表征病灶分布情况的识别结果。
[0011]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，根据所述眼部图像，确定用户双眼在所述显微图像上的视觉聚焦坐标，包括：
[0012]对所述眼部图像进行去噪处理，以得到所述眼部图像中的瞳孔中心点；
[0013]通过自适应阈值策略对所述眼部图像进行分割，以得到所述眼部图像中的内眼角点；
[0014]确定所述瞳孔中心点与所述内眼角点的相对位置向量为目标向量；
[0015]根据所述眼部图像和所述瞳孔中心点构建用于预估用户的凝视角度的虚拟眼球模型；
[0016]基于所述目标向量和所述虚拟眼球模型，确定所述视觉聚焦坐标。
[0017]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，基于所述目标向量和所述虚拟眼球模型，确定所述视觉聚焦坐标，包括：
[0018]根据所述虚拟眼球模型表征的所述凝视角度，确定所述视觉聚焦坐标；
[0019]其中，所述目标向量与所述凝视角度的关系表达式为：
[0020][0021]所述视觉聚焦坐标与所述凝视角度的关系表达式为：
[0022]x＝mtan(β)
[0023]y＝msec(β)tan(α)
[0024]式中，α和β分别为所述虚拟眼球模型的视距在x轴和y轴上的角度，m为所述虚拟眼球模型的中心点到所述显微图像的中心点距离，r为所述虚拟眼球模型的半径，h和n分别为用于获取所述眼部图像的预设微距摄像机的位置与x轴和y轴的夹角；
[0025]式中，β＝arcsin(sin(h)
‑
Δy
‑
h)；
[0026]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，从所述显微图像中提取目标图区，包括：
[0027]当所述视觉聚焦坐标连续N次相同时，获取初始目标图区的平均像素强度，所述初始目标图区表示所述视觉聚焦坐标所在的区域；
[0028]对比所述初始目标图区与所述初始目标图区的相邻图区的平均像素强度，以得到所述初始目标图区与所述相邻图区的平均像素强度差值；
[0029]根据所述平均像素强度差值，更新所述初始目标图区，以得到所述目标图区。
[0030]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，根据所述平均像素强度差值，更新所述初始目标图区，以得到所述目标图区，包括：
[0031]当所述平均像素强度差值的绝对值小于预设阈值时，合并所述相邻图区与当前初始目标图区，以作为更新后的所述初始目标图区；
[0032]当任意所述平均像素强度差值的绝对值大于所述预设阈值时，确定所述当前初始目标图区为更新完成的所述初始目标图区，以作为所述目标图区。
[0033]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在将所述目标图区输入预设的细胞识别模型，以得到表征病灶分布情况的识别结果之前，所述方法还包括：
[0034]将所述显微图像通过显示模块进行显示；
[0035]将所述目标图区在所述显示模块呈现的所述显微图像上进行高亮边框标注。
[0036]第二方面，本申请实施例还提供一种病灶图像提取装置，所述装置包括：
[0037]获取单元，用于获取用户在观看显微镜影像时的眼部图像及所述显微镜下的显微图像，所述显微图像为拍摄所述显微镜下的细胞得到的图像；
[0038]确定单元，用于根据所述眼部图像，确定用户双眼在所述显微图像上的视觉聚焦坐标；
[0039]提取单元，用于从所述显微图像中提取目标图区，所述目标图区为与所述视觉聚焦坐标相对应的区域；
[0040]识别单元，用于将所述目标图区输入预设的细胞识别模型，以得到表征病灶分布
情况的识别结果。
[0041]结合第二方面，在一些可选地实施方式中，所述确定单元还用于：
[0042]对所述眼部图像进行去噪处理，以得到所述眼部图像中的瞳孔中心点；
[0043]通过自适应阈值策略对所述眼部图像进行分割，以得到所述眼部图像中的内眼角点；
[0044]确定所述瞳孔中心点与所述内眼角点的相对位置向量为目标向量；
[0045]根据所述眼部图像和所述瞳孔中心点构建用于预估用户的凝视角度的虚拟眼球模型；
[0046]基于所述目标向量和所述虚拟眼球模型，确定所述视觉聚焦坐标。
[0047]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行上述的方法。
[0048]第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的方法。
[0049]采用上述技术方案的专利技术，具有如下优点：
[0050]在本申请提供的技术方案中，首先获取用户在观看显微镜影像时的眼部图像及显微镜下的显微图像，然后根据眼部图像，确定用户双眼在显微图像上的视觉聚焦坐标，进而从显微图像中提取目标图区，并将目标图区输入预设的细胞识别模型，以得到表征病灶分布情况的识别结果。如此，可以通过识别用户双眼的视觉聚焦坐标，并将视觉聚焦坐标对应的目标图区自动提取，替换传统手动标注病灶区域并提取的方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种病灶图像提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户在观看显微镜影像时的眼部图像及所述显微镜下的显微图像，所述显微图像为拍摄所述显微镜下的细胞得到的图像；根据所述眼部图像，确定用户双眼在所述显微图像上的视觉聚焦坐标；从所述显微图像中提取目标图区，所述目标图区为与所述视觉聚焦坐标相对应的区域；将所述目标图区输入预设的细胞识别模型，以得到表征病灶分布情况的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述眼部图像，确定用户双眼在所述显微图像上的视觉聚焦坐标，包括：对所述眼部图像进行去噪处理，以得到所述眼部图像中的瞳孔中心点；通过自适应阈值策略对所述眼部图像进行分割，以得到所述眼部图像中的内眼角点；确定所述瞳孔中心点与所述内眼角点的相对位置向量为目标向量；根据所述眼部图像和所述瞳孔中心点构建用于预估用户的凝视角度的虚拟眼球模型；基于所述目标向量和所述虚拟眼球模型，确定所述视觉聚焦坐标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标向量和所述虚拟眼球模型，确定所述视觉聚焦坐标，包括：根据所述虚拟眼球模型表征的所述凝视角度，确定所述视觉聚焦坐标；其中，所述目标向量与所述凝视角度的关系表达式为：所述视觉聚焦坐标与所述凝视角度的关系表达式为：x＝mtan(β)y＝msec(β)tan(α)式中，α和β分别为所述虚拟眼球模型的视距在x轴和y轴上的角度，m为所述虚拟眼球模型的中心点到所述显微图像的中心点距离，r为所述虚拟眼球模型的半径，h和n分别为用于获取所述眼部图像的预设微距摄像机的位置与x轴和y轴的夹角；式中，β＝arcsin(sin(h)
‑
Δy
‑
h)；4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述显微图像中提取目标图区，包括：当所述视觉聚焦坐标连续N次相同时，获取初始目标图区的平均像素强度，所述初始目标图区表示所述视觉聚焦坐标所在的区域；对比所述初始目标图区与所述初始目标图区的相邻图区的平均像素强度，以得到所述初始目标图区与所述相邻图区的平均像素强度差值；根据所述平均像素强度差值，更新所述初始目标图区，以得到所述目标图区。5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佳，墙星，刘思恒，冉岑霞，张静，彭贤贵，张诚，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院，
类型：发明
国别省市：