本發(fā)明屬于病理圖像分析，具體涉及一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、病理分析是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中不可或缺的一環(huán)，在疾病的診斷、治療和研究中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過病理分析可以顯著提高診療的準(zhǔn)確性。隨著數(shù)字病理學(xué)與計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，病理分析已廣泛采用數(shù)字病理圖像。這一轉(zhuǎn)變不僅實現(xiàn)了病理特征的自動化檢測與量化，減輕了病理學(xué)家的工作負擔(dān)，還確保了細胞大小、形態(tài)學(xué)特征等測量的精確度。此外，數(shù)字化病理圖像便于存儲與傳輸，促進了遠程會診及多學(xué)科團隊的合作。

2、基于病理圖像的病理分析包括圖像預(yù)處理、圖像分割、病理識別等流程，其中圖像分割是數(shù)字病理圖像分析中的一個關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，其目的是將圖像中的不同對象或區(qū)域分開，以便于后續(xù)的病理識別?，F(xiàn)有當(dāng)多名患者出現(xiàn)相似的癥狀或體征時醫(yī)院需要對這些患者的組織樣本進行病理分析，以確診是否存在某種疾病，在這種情況下為了確保圖像的一致性和分析的可靠性，醫(yī)院可能會選擇使用同一臺顯微鏡掃描儀，并且在相同的成像條件下對這批組織進行掃描形成批量病理圖像，當(dāng)對批量病理圖像進行圖像分割時為了提高效率通常采用相同分割方式對所有病理圖像進行分割，這種方式缺乏分割后病理識別效果的實時自反饋調(diào)整，使用單一的分割方法可能導(dǎo)致對病理圖像的某些特征不夠敏感使得識別算法表現(xiàn)不佳時錯誤不會被及時發(fā)現(xiàn)和糾正，導(dǎo)致誤分割現(xiàn)象增多；另外當(dāng)批量病理圖像全部分割結(jié)束后發(fā)現(xiàn)識別效果不理想時需要病理學(xué)家進行大量的人工復(fù)核和校正工作，一方面無形之中增加了工作負擔(dān)，另一方面人工復(fù)核可能依賴于病理學(xué)家的經(jīng)驗，導(dǎo)致結(jié)果的一致性難以保證。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于改善現(xiàn)有技術(shù)中所存在的不足，提供一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)及方法，通過建立分割結(jié)果的實時反饋機制，對批量病理圖像的分割方式進行動態(tài)優(yōu)化調(diào)整，有效彌補了現(xiàn)有技術(shù)存在的問題。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：根據(jù)本申請實施例的一個方面，提供了一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，包括以下模塊：病理圖像樣本選取模塊，用于將經(jīng)同一顯微鏡掃描儀在相同成像下掃描的同類組織批量病理圖像進行樣本選取，并進行圖像預(yù)處理。

3、圖像分割方式確定模塊，用于從圖像預(yù)處理后的病理圖像樣本中提取視覺特征，由此確定病理圖像樣本的適配圖像分割方式。

4、圖像分割操作模塊，用于按照適配圖像分割方式對病理圖像樣本進行圖像分割得到分割后保留的主體圖像。

5、病理識別模塊，用于對病理圖像樣本保留的主體圖像進行病理識別，并獲取病理識別效果指征，具體為識別時長和識別結(jié)果與預(yù)期生物標(biāo)志物的吻合度，據(jù)此進行病理識別效果評估。

6、病理識別日志分析模塊，用于調(diào)取病理識別產(chǎn)生的日志文件，從中提取每條日志記錄對應(yīng)的操作步驟和時間戳進行病理識別圖像處理時長占比分析。

7、配對庫，用于各種視覺特征對應(yīng)的圖像分割對照關(guān)系。

8、預(yù)處理優(yōu)化需求評判模塊，用于從病理圖像樣本的病理識別圖像處理時長占比分析中評判是否存在圖像預(yù)處理優(yōu)化需求，若存在則輸出優(yōu)化指向。

9、圖像分割更換需求評判模塊，用于基于病理圖像樣本的病理識別效果評判是否存在圖像分割方式更換需求，若存在更換需求則確定更換的圖像分割方式。

10、預(yù)處理優(yōu)化模塊，用于依據(jù)圖像預(yù)處理優(yōu)化指向?qū)κＳ嗖±韴D像進行圖像預(yù)處理。

11、圖像分割識別優(yōu)化模塊，用于使用更換的圖像分割方式對圖像預(yù)處理后的剩余病理圖像進行圖像分割和病理識別。

12、根據(jù)本申請實施例的另一個方面，提供了一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析方法，包括以下步驟：s1、將經(jīng)同一顯微鏡掃描儀在相同成像下掃描的同類組織批量病理圖像進行樣本選取，并進行圖像預(yù)處理。

13、s2、從圖像預(yù)處理后的病理圖像樣本中提取視覺特征，由此確定病理圖像樣本的適配圖像分割方式。

14、s3、按照適配圖像分割方式對病理圖像樣本進行圖像分割得到分割后保留的主體圖像。

15、s4、對病理圖像樣本保留的主體圖像進行病理識別，并獲取病理識別效果指征，具體為識別時長和識別結(jié)果與預(yù)期生物標(biāo)志物的吻合度，據(jù)此進行病理識別效果評估。

16、s5、調(diào)取病理識別產(chǎn)生的日志文件，從中提取每條日志記錄對應(yīng)的操作步驟和時間戳進行病理識別圖像處理時長占比分析。

17、s6、從病理圖像樣本的病理識別圖像處理時長占比分析中評判是否存在圖像預(yù)處理優(yōu)化需求，若存在則輸出優(yōu)化指向。

18、s7、基于病理圖像樣本的病理識別效果評判是否存在圖像分割方式更換需求，若存在更換需求則確定更換的圖像分割方式。

19、s8、依據(jù)圖像預(yù)處理優(yōu)化指向?qū)κＳ嗖±韴D像進行圖像預(yù)處理。

20、s9、使用更換的圖像分割方式對圖像預(yù)處理后的剩余病理圖像進行圖像分割和病理識別。

21、結(jié)合上述的所有技術(shù)方案，本發(fā)明所具備的積極效果為：1、本發(fā)明通過對批量病理圖像進行樣本選取確定適配圖像分割方式，進而在使用適配圖像分割方式進行樣本圖像分割后的病理識別時關(guān)注識別效果，由此基于識別效果對剩余的病理圖像進行分割方式調(diào)整，實現(xiàn)了批量病理圖像分割方式的閉環(huán)反饋調(diào)整，不僅能夠及時發(fā)現(xiàn)病理識別表現(xiàn)不佳，避免錯誤分割持續(xù)發(fā)生，另一方面分割方式的調(diào)整是通過實時反饋數(shù)據(jù)作為依據(jù)，不僅提高了分割的準(zhǔn)確性和可靠性，還減少了人工干預(yù)的需求，提升了整體的工作效率。

22、2、本發(fā)明在對選取的病理圖像樣本使用適配圖像分割方式進行分割后的病理識別時不僅關(guān)注識別效果還增加了識別過程中圖像處理時長的占比分析，由此能夠為圖像分割前圖像預(yù)處理的優(yōu)化提供反饋參照，可以及時發(fā)現(xiàn)預(yù)處理存在的不足并進行優(yōu)化，為后續(xù)的病理識別提高識別效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，其特征在于，包括以下模塊：

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，其特征在于：所述樣本選取如下過程：

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，其特征在于：所述視覺特征如下提取過程：

4.如權(quán)利要求3所述的一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，其特征在于：所述確定病理圖像樣本的適配圖像分割方式如下過程：

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，其特征在于：所述病理識別效果指征獲取過程如下：

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，其特征在于：所述病理識別效果評估如下過程：

7.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，其特征在于：所述病理識別圖像處理時長占比分析如下過程：

8.如權(quán)利要求7所述的一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，其特征在于：所述評判是否存在圖像預(yù)處理優(yōu)化需求，若存在則輸出優(yōu)化指向參見下述過程：

9.如權(quán)利要求4所述的一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)，其特征在于：所述確定更換的圖像分割方式實施如下：

10.一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于病理圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理技術(shù)的病理圖像分析系統(tǒng)及方法，通對批量病理圖像進行樣本選取，并基于對病理圖像樣本的視覺特征確定適配的圖像分割方式，在使用適配的圖像分割方式進行樣本圖像分割后的病理識別時關(guān)注識別效果，進而基于識別效果對剩余的病理圖像進行分割方式調(diào)整，實現(xiàn)了批量病理圖像分割方式的閉環(huán)反饋調(diào)整。這種方式不僅能夠及時發(fā)現(xiàn)識別表現(xiàn)不佳，避免錯誤分割持續(xù)發(fā)生，而且分割方式的調(diào)整是基于反饋數(shù)據(jù)進行的，具有可靠的數(shù)據(jù)支持，不需要大量的人工復(fù)核和校正工作，也不依賴病理學(xué)家的經(jīng)驗進行復(fù)核，從而能夠最大限度地保障分割方式調(diào)整的針對性和效用。

技術(shù)研發(fā)人員：卜令斌,張瑞,沈鳴之,趙巖,丁強
受保護的技術(shù)使用者：江蘇闊然醫(yī)療科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9