[发明专利]基于玻片标签自动识别技术的病理图像自动上传匹配方法

说明书

本发明提供基于玻片标签自动识别技术的病理图像自动上传匹配方法及系统，其中，方法包括：步骤1：获取玻片图像，确定玻片图像中的病理图像；步骤2：自动识别玻片图像中的电子标签；步骤3：获取病理图像分析模型；步骤4：基于病理图像分析模型，确定病理图像分析信息；步骤5：匹配病理图像分析信息和对应电子标签，获得匹配项，并将匹配项自动上传至预设的病理图像库；步骤6：获取病理图像分析信息的异常信息和异常提醒等级，基于异常提醒等级，提醒相应患者。本发明的基于玻片标签自动识别技术的病理图像自动上传匹配方法及系统，自动确定匹配项并自动上传，降低了人力成本，减少了人工出错，及时、依序提醒患者就诊，更加适宜。

技术领域

本发明涉及标签识别技术领域，特别涉及基于玻片标签自动识别技术的病理图像自动上传匹配方法及系统。

背景技术

目前，病理学已经进入数字化时代，全切片病理图像(whole slide image，WSI)是数字化病理学的基础。

申请号为CN202111333677.3的发明专利公开了病理图像分类方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中包括：从病理图像库中获取样本病理图像，样本病理图像标注有样本标签；将样本标签与病理图像库分别对应的病理图像标签集进行匹配，确定样本病理图像库；将样本病理图像输入分类模型，得到样本预测概率；基于样本病理图像库对应的样本预测概率和样本标签确定损失值，对分类模型进行训练，得到病理图像分类模型，病理图像分类模型用于对目标病理图像进行分类，得到预测结果。通过以上方式，可以加强病理图像库之间的关联性，更好地实现集中化的病理图像分类，也便于更好地管理和使用病理图像，可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。

但是，在构建病理图像库时，大部分医院需要有专门人员扫描图像后手动填写相关信息后才能上传病理图像，人力成本较大，且需要手动选择关键数据，出错的可能性较高。另外，在病理图像中发现病理异常时，不能及时提醒患者，容易导致治疗的延误，也不适宜。

鉴于此，亟需一种解决办法。

发明内容

本发明目的之一在于提供了基于玻片标签自动识别技术的病理图像自动上传匹配方法，引入光学字符识别技术，自动识别电子标签，同时，引入病理图像分析模型，代替人工对电子标签对应的病理图像进行病理分析，获得病理图像分析信息和电子标签对应的匹配项，降低了人力成本，同时，减少了人工在工作量较大时关键数据匹配易出错的情形。另外，根据异常提醒等级，对病情严重的患者进行优先提醒，更加适宜。

本发明实施例提供的基于玻片标签自动识别技术的病理图像自动上传匹配方法，包括：

步骤1：获取目标玻片的玻片图像，确定玻片图像中的病理图像；

步骤2：基于OCR技术，自动识别玻片图像中的电子标签；

步骤3：获取电子标签对应的病理图像分析模型；

步骤4：基于病理图像分析模型，确定病理图像分析信息；

步骤5：匹配病理图像分析信息和对应电子标签，获得匹配项，并将匹配项自动上传至预设的病理图像库；

步骤6：实时获取病理图像库中的病理图像分析信息的异常信息和异常提醒等级，若获取成功，基于异常提醒等级，提醒相应患者进行后续诊疗。

优选的，所述步骤1：获取目标玻片的玻片图像，包括：

获取所述目标玻片对应预设的电子显微镜拍摄的所述玻片图像；

和/或，

获取预设的扫描装置扫描的所述目标玻片的所述玻片图像。

优选的，所述步骤1：确定玻片图像中的病理图像，包括：

对所述玻片图像进行标注，确定多个第一标注点位；