【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理领域，更具体地，本专利技术涉及一种基于肾脏病理图像的智能处理方法。
技术介绍
1、在医学图像处理领域，传统的肾脏病理处理主要依赖于病理学家对肾脏组织切片的显微镜观察，通过识别细胞和组织的形态学变化来判断病变类型和程度。然而，这种方法存在一些局限性。首先，病理学家的医学图像处理可能会受到主观因素的影响，例如经验、疲劳等，导致处理结果的不一致性。其次，肾脏病理图像中包含大量的信息，仅凭肉眼难以全面、准确地分析和提取所有相关特征，尤其是一些细微的病变特征。此外，随着医学影像技术的发展，肾脏病理图像的数据量不断增加，传统的处理方法难以高效地处理和分析这些海量数据，导致处理效率低下，难以满足临床对快速、准确处理的需求。
2、近年来，计算机处理cad技术在医学影像领域得到了广泛应用，为肾脏病理处理提供了一种新的思路。cad技术通过计算机算法对医学影像进行分析和处理，能够自动提取影像中的特征信息，辅助病理学家进行处理。然而，现有的cad技术在肾脏病理图像分析方面仍存在一些不足。一方面，现有的方法主要集中在对单一类...
【技术保护点】
1.一种基于肾脏病理图像的智能处理方法，其特征在于，病理数据库保存有肾脏组织切片图像、病灶标注数据和对应的图像区块编码，每个图像区块编码均设置有特征融合参数，所述病理数据库通过以下方法实现智能处理，所述方法为：
2.根据权利要求1所述的一种基于肾脏病理图像的智能处理方法，其特征在于，通过以下方法计算单图像区块编码的处理置信度：
3.根据权利要求2所述的一种基于肾脏病理图像的智能处理方法，其特征在于，所述获取所述图像区块对应区域四个边界的特征采样点，包括： 将所述图像区块对应区域四个边界中每条边界的中点坐标作为特征采样点，所述中点坐标与相邻图像区...
【技术特征摘要】
1.一种基于肾脏病理图像的智能处理方法，其特征在于，病理数据库保存有肾脏组织切片图像、病灶标注数据和对应的图像区块编码，每个图像区块编码均设置有特征融合参数，所述病理数据库通过以下方法实现智能处理，所述方法为：
2.根据权利要求1所述的一种基于肾脏病理图像的智能处理方法，其特征在于，通过以下方法计算单图像区块编码的处理置信度：
3.根据权利要求2所述的一种基于肾脏病理图像的智能处理方法，其特征在于，所述获取所述图像区块对应区域四个边界的特征采样点，包括： 将所述图像区块对应区域四个边界中每条边界的中点坐标作为特征采样点，所述中点坐标与相邻图像区块的边界形成连续采样区域。
4.根据权利要求3所述的一种基于肾脏病理图像的智能处理方法，其特征在于，所述病理数据库逐一计算所述关联图像区块编码的四个边界坐标，基于所述四个边界坐标形成的矩形区域更新特征融合参数，并将所述关联图像区块编码的权重评分值保存至所述矩形区域，将所述权重评分值超过阈值的区域标记为关键处理区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于肾脏病理图像的智能处理方法，其特征在于，所述基于关联矩阵和多维度加权原则生成所述形态学特...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐强，上官婷婷，周心禾，陈湾湾，赵志光，
申请(专利权)人：温州医科大学附属第二医院温州医科大学附属育英儿童医院，
类型：发明
国别省市：
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