[发明专利]一种自动评价数字病理扫描图像画质的方法在审

专利信息
申请号: 201711122806.8 申请日: 2017-11-14
公开(公告)号: CN107945156A 公开(公告)日: 2018-04-20
发明(设计)人: 刘炳宪;谢菊元;王焱辉;王克惠;张晨晨 申请(专利权)人: 宁波江丰生物信息技术有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62
代理公司: 上海申新律师事务所31272 代理人: 俞涤炯
地址: 315400 浙江省宁*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 自动 评价 数字 病理 扫描 图像 画质 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及医学图像检测领域,尤其涉及一种自动评价数字病理扫描图像画质的方法。

背景技术

数字病理是指将计算机和网络应用于病理学领域,是一种现代数字系统与传统光学放大装置有机结合的技术。它是通过全自动显微镜或光学放大系统扫描采集得到高分辨率数字图像,再应用计算机对得到的图像自动进行高精度多视野无缝隙拼接和处理,获得优质的可视化数据以应用于病理学的各个领域。

数字病理的核心就是将病理切片转化为数字切片的数字病理切片扫描仪,而数字病理切片扫描仪扫出的数字图像的图像质量(简称画质)是评价数字病理切片扫描仪性能的一项重要指标。

现有的评价方法是:将一张病理切片用数字病理切片扫描仪扫描出数字图像,然后人为对于数字切片进行画质评价并得出评价结果。

当前评价数字病理切片的图像画质还依赖人眼观察判断,人眼判断后手动标识出切片不清晰的位置。但是数字化切片太大,因此评价整个切片所需要花费的时间就会比较多。而且人工评价图像的标准难以衡量,受各人主观因素的影响较强,同样的切片各人判断的结果会有所差别。

用现有评价方法评价数字图像画质,耗时多,工作效率低,且无法客观准确得出评价结果。

中国发明专利CN201610780784.3,公开日为2017.02.15,公开了一种全切片数字病理图像处理分析方法,其步骤为第一步将整张切片图像分割成几个区域,分别分析每个区域;第二步拼接区域边界附近的对象。该方法自动借助计算机以及精细的算法将整张切片图像分割成多区域,自动尽兴高精度多视野无缝隙拼接和处理,缩短分析时间和精度,获得可视化数据。然而该方法仍需要对整张数字图像进行扫描切割再拼接,耗时较多。

中国发明专利CN201410658039.2,公开日为2015.01.28,公开了一种全自动的用于数字病理图像扫描的实时画质评价方法,包括将病理切片放入数字切片扫描仪进行扫描;数字切片扫描仪扫描得到单条线图像;扫描程序对单条线图像进行画质评价;如果单条线图像的画质不合格,扫描程序停止对该病理切片的扫描并直接给出画质评价结果;如果单条线图像的画质合格,则继续扫描下一条,并对下一条进行画质判断;扫完整张病理切片再进行一次画质评价,并自动给出最终评价结果。该方法能自动评价画质结果,节约时间,减轻测试人员工作负担。然而该方法评价方法比较激进,若图像有某个单条线图像不合格,则整个图像均不合格,容易遗漏部分图像,导致需重新进行病理切片扫描,从而浪费时间。

因此,亟需一种能够减少人为评价、节约时间、提高自动化的评价数字病理图像画质的方法,而目前关于这种方法还未见报道。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中的不足,提供一种自动评价数字病理扫描图像画质的方法。

为实现上述目的,本发明采取的技术方案是:

一种自动评价数字病理扫描图像画质的方法,包括病理切片扫描仪,所述病理切片扫描仪内置有识别程序,所述自动评价数字病理扫描图像画质的方法包括:

步骤S1、将病理切片放入数字病理切片扫描仪进行扫描以得到数字病理图像;

步骤S2、采用识别程序对所述数字病理图像进行识别,辨认所述数字病理图像中的图像模糊部位;

步骤S3、对所述图像模糊部位进行标注以获得对应的标记;

步骤S4、根据所述数字病理图像上的所述标记,进行处理得到所述数字病理图像的画质评价结果。

优选的,所述步骤S2中,采用所述识别程序,利用基于边缘清晰度的方法对所述数字病理图像进行识别。

优选的,所述步骤S2中,采用所述识别程序,利用基于图像频域和/或空域的方法对所述数字病理图像进行识别。

优选的,所述步骤S4中,处理得到所述画质评价结果的方法具体包括:

步骤S41a、对所述标记进行计数以获得标记数量;

步骤S42a、将所述标记数量与设定的一标记数量阈值进行比较,若所述标记数量超过所述标记数量阈值,则输出所述数字病理图像的所述画质评价结果为不清晰;

使用者参照用于表示不清晰的所述画质评价结果,对所述病理切片进行重新扫描。

优选的,所述步骤S4中,处理得到所述画质评价结果的方法具体包括:

步骤S41b、计算一标记面积比例,所述标记面积比例为所有标记对应的模糊部位的面积与所述数字病理图像的总面积的比值;

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