病理图像的质量管控方法及设备技术

本发明专利技术公开病理图像的质量管控方法及设备，包括：采集任一时间段内的病理图像；基于若干原始问题，对采集的每张病理图像进行质量检测，判断该图像是否为合格的病理图像；基于病理图像制备的整个流程分析，将若干原始问题进行分类，生成包含有对应原始问题的若干分类问题，所述分类问题为病理图像制备流程中任一步骤所存在的问题；基于每个分类问题所包含的原始问题，对每张不合格的病理图像进行深度分析，判断该图像是否存在该分类问题；统计所有病理图像存在的原始问题和分类问题，并进行趋势分析，得出分析结果

【技术实现步骤摘要】
病理图像的质量管控方法及设备


[0001]本专利技术属于医学图像处理和数据分析领域，具体涉及一种病理图像的质量管控方法及设备
。

技术介绍

[0002]在病理学中，病理图像是非常重要的资源，用于对临床病例进行检查
、
诊断和治疗方案的制定
。
为了获得更准确
、
更可靠的病理图像，医院普遍利用数字成像技术，使用数字扫描仪将病理标本制成数字化图像，并进行存储
、
管理和分析
。
然而，这些数字化图像仍然存在一些问题，如图像复杂度高
、
质量不一
、
存在噪声等问题，这对于病理科医生的诊断和治疗可能会产生一定的影响
。
[0003]传统的病理图像处理方法主要是手工检查和处理，需要耗费大量的时间和精力，而且容易出现人为的误差和漏检
。
此外，传统的处理方法也无法满足多样化
、
大规模的图像处理需求，医生缺乏对异常干扰因素的有效的自动化指导
。
因此，开发一种智能化的病理图像处理系统，是提高病理图像质量和精度
、
提高病理科医生工作效率和准确率的关键
。
[0004]传统的病理图像处理方法主要是通过去除图像中的噪声
、
干扰等因素，加之诸如笔迹部分的还原处理，以提高病理图像的质量和准确性
。
然而，这些做法都忽略掉了这些因素中包含的对病理图像制作和扫描的重要指导信息
。r/>
技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种病理图像的质量管控方法及设备
。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：一方面，本专利技术公开一种病理图像的质量管控方法，包括：步骤
S1
：采集任一时间段内的病理图像；步骤
S2
：基于若干原始问题，对采集的每张病理图像进行质量检测，判断该图像是否为合格的病理图像；步骤
S3
：基于病理图像制备的整个流程分析，将若干原始问题进行分类，生成包含有对应原始问题的若干分类问题，所述分类问题为病理图像制备流程中任一步骤所存在的问题；步骤
S4
：基于每个分类问题所包含的原始问题，对每张不合格的病理图像进行深度分析，判断该图像是否存在该分类问题；步骤
S5
：统计所有病理图像存在的原始问题和分类问题，并进行趋势分析，得出分析结果
。
[0007]在上述技术方案的基础上，还可做如下改进：作为优选的方案，步骤
S1
具体包括：步骤
S1.1
：采集任一时间段内的病理图像；步骤
S1.2
：对采集的病理图像进行整理
。
[0008]作为优选的方案，步骤
S2
具体包括：步骤
S2.1
：根据每个原始问题，对采集的每张病理图像进行打分，得到第
i
个原始问题的原始分
S
i
，
i=1,2,...n
；步骤
S2.2
：综合每个原始问题的原始分，通过下式获得病理图像的质量总分
S
总
；；其中：
W
i
为第
i
个原始问题所对应的预设权重；步骤
S2.3
：判断病理图像的质量总分
S
总
是否小于质量及格分
S
及格
；若是，则该图像为不合格的病理图像；否则，该图像为合格的病理图像
。
[0009]作为优选的方案，步骤
S4
具体包括：步骤
S4.1
：针对每个分类问题，通过下式获得病理图像的第
j
个分类问题的分类分
E
j
，
j=1,2,...m
；；其中：
J
j
为第
j
个分类问题所包含的原始问题的集合；步骤
S4.2
：针对每个分类问题，通过下式获得病理图像的第
j
个分类问题的分类满分
E
j
‑
满分
及其对应分类及格分
E
j
‑
及格
，
j=1,2,...m
；；；其中：
R
j
为第
j
个分类问题的预设及格率；步骤
S4.3
：判断病理图像第
j
个分类问题的分类分
E
j
是否小于对应分类及格分
E
j
‑
及格
；若是，则该图像存在该分类问题；否则，该图像不存在该分类问题
。
[0010]作为优选的方案，质量管控方法还包括：步骤
S6
：将病理图像存在的原始问题
、
分类问题及分析结果反馈给病理科
。
[0011]另一方面，本专利技术公开一种病理图像的质量管控设备，包括：采集模块，用于采集任一时间段内的病理图像；第一问题检测模块，用于基于若干原始问题，对采集的每张病理图像进行质量检测，判断该图像是否为合格的病理图像；问题分类模块，用于基于病理图像制备的整个流程分析，将若干原始问题进行分类，生成包含有对应原始问题的若干分类问题，所述分类问题为病理图像制备流程中任一步骤所存在的问题；第二问题检测模块，用于基于每个分类问题所包含的原始问题，对每张不合格的病理图像进行深度分析，判断该图像是否存在该分类问题；统计分析模块，用于统计所有病理图像存在的原始问题和分类问题，并进行趋势分析，得出分析结果
。
[0012]作为优选的方案，采集模块具体包括：采集单元，用于采集任一时间段内的病理图像；整理单元，用于对采集的病理图像进行整理
。
[0013]作为优选的方案，第一问题检测模块具体包括：原始分获取单元，用于根据每个原始问题，对采集的每张病理图像进行打分，得到第
i
个原始问题的原始分
S
i
，
i=1,2,...n
；质量总分获取单元，用于综合每个原始问题的原始分，通过下式获得病理图像的质量总分
S
总
；；其中：
W
i
为第
i
个原始问题所对应的预设权重；第一判断单元，用于判断病理图像的质量总分
S
总
是否小于质量及格分
S
及格
；若是，则该图像为不合格的病理图像；否则，该图像为合格的病理图像
。
[0014]作为优选的方案，第二问题检测模块包括：分类分获取单元，用于针对每个分类问题，通过下式获得病理图像的第
j
个分类问题的分类分
E
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
病理图像的质量管控方法及设备，其特征在于，包括：步骤
S1
：采集任一时间段内的病理图像；步骤
S2
：基于若干原始问题，对采集的每张病理图像进行质量检测，判断该图像是否为合格的病理图像；步骤
S3
：基于病理图像制备的整个流程分析，将若干原始问题进行分类，生成包含有对应原始问题的若干分类问题，所述分类问题为病理图像制备流程中任一步骤所存在的问题；步骤
S4
：基于每个分类问题所包含的原始问题，对每张不合格的病理图像进行深度分析，判断该图像是否存在该分类问题；步骤
S5
：统计所有病理图像存在的原始问题和分类问题，并进行趋势分析，得出分析结果
。2.
根据权利要求1所述的质量管控方法，其特征在于，所述步骤
S1
具体包括：步骤
S1.1
：采集任一时间段内的病理图像；步骤
S1.2
：对采集的病理图像进行整理
。3.
根据权利要求1所述的质量管控方法，其特征在于，所述步骤
S2
具体包括：步骤
S2.1
：根据每个原始问题，对采集的每张病理图像进行打分，得到第
i
个原始问题的原始分
S
i
，
i=1,2,...n
；步骤
S2.2
：综合每个原始问题的原始分，通过下式获得病理图像的质量总分
S
总
；；其中：
W
i
为第
i
个原始问题所对应的预设权重；步骤
S2.3
：判断病理图像的质量总分
S
总
是否小于质量及格分
S
及格
；若是，则该图像为不合格的病理图像；否则，该图像为合格的病理图像
。4.
根据权利要求1所述的质量管控方法，其特征在于，所述步骤
S4
具体包括：步骤
S4.1
：针对每个分类问题，通过下式获得病理图像的第
j
个分类问题的分类分
E
j
，
j=1,2,...m
；；；其中：
J
j
为第
j
个分类问题所包含的原始问题的集合；步骤
S4.2
：针对每个分类问题，通过下式获得病理图像的第
j
个分类问题的分类满分
E
j
‑
满分
及其对应分类及格分
E
j
‑
及格
，
j=1,2,...m
；；；其中：
R
j
为第
j
个分类问题的预设及格率；步骤
S4.3
：判断病理图像第
j
个分类问题的分类分
E
j
是否小于对应分类及格分
E
j
‑
及格
；若是，则该图像存在该分类问题；否则，该图像不存在该分类问题
。
5.
根据权利要求1所述的质...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐清华，文虎儿，
申请(专利权)人：苏州可帮基因科技有限公司，
类型：发明
国别省市：