用于快速细胞病理判读的扫描方法、装置、介质及设备与流程

本申请属于医学图像处理，涉及一种图像扫描方法，特别是涉及一种应用于快速细胞病理判读的图像扫描方法、图像扫描装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、快速细胞病理判读技术，rose(rapid on-site evaluation)，是指在诊断性介入操作(如气管镜、胸腔镜、胃镜、肠镜及各种外科腔镜)中，将所取的小标本现场特制成玻片后，使用快速染色技术，通过在显微镜下观察以评价病变的性质。然而，现有技术中rose玻片的扫描区域定位以及判断玻片采用是否合格主要靠医生人工阅片，工作效率较低。

技术实现思路

1、本申请提供一种用于快速细胞病理判读的扫描方法、装置、介质及设备，用于解决现有技术依靠人工阅片工作效率低的问题。

2、第一方面，本申请实施例提供一种应用于快速细胞病理判读的图像扫描方法。该方法包括：获取玻片图像，所述玻片图像为快速细胞病理判读玻片的初始图像；对所述玻片图像进行变换处理，并将变换处理后的所述玻片图像填充至一标准尺寸的全零图像以获取中间图像；对所述中间图像进行标准化处理；利用目标检测网络对所述中间图像进行检测，以获取所述玻片的扫描区域和玻片标签，所述目标检测网络为卷积神经网络；若所述玻片标签为合格，则利用显微镜对所述玻片的扫描区域进行扫描，以获取所述玻片的扫描图像。

3、在第一方面的一种实现方式中，所述全零图像的各边长均相等，对所述玻片图像进行变换处理并将变换处理后的所述玻片图像填充至一标准尺寸的全零图像以获取中间图像包括：对所述玻片图像的长边进行重采样，以使所述玻片图像的长边尺寸与所述全零图像的边长相同；根据所述玻片图像的长边的重采样比例对所述玻片图像的短边进行缩放；将所述玻片图像填充至所述全零图像的左上方以获取所述中间图像。

4、在第一方面的一种实现方式中，对所述中间图像进行标准化处理包括：对所述中间图像进行聚类处理以获取所述中间图像的细胞核区域、细胞浆区域和背景区域；根据目标细胞的非背景连通区域重配置所述中间图像的细胞核区域、细胞浆区域和背景区域；根据所述细胞核区域和所述细胞浆区域的像素值的平均值和方差对所述细胞核区域和所述细胞浆区域进行标准化，并将所述背景区域配置为标准颜色。

5、在第一方面的一种实现方式中，利用目标检测网络对所述中间图像进行检测以获取所述玻片的扫描区域和玻片标签包括：利用所述目标检测网络对所述中间图像进行检测，以获取特征图中每个锚点对应的检测区域相对于锚点的位置偏移量以及所述检测区域为目标检测区域的概率，并获取所述检测区域对应各标签的概率；根据所述检测区域为目标检测区域的概率以及所述检测区域的范围对所述检测区域进行筛选，以获取目标检测区域；根据所述目标检测区域相对于锚点的位置偏移量获取所述目标检测区域在所述玻片图像中的对应区域作为所述玻片的扫描区域；根据所述目标检测区域对应各标签的概率获取所述玻片标签。

6、在第一方面的一种实现方式中，根据所述检测区域为目标检测区域的概率以及所述检测区域的范围对所述检测区域进行筛选以获取目标检测区域包括：根据一概率阈值以及各所述检测区域为目标检测区域的概率对所述检测区域进行筛选，以获取备选检测区域；根据所述备选检测区域的范围删除各所述备选检测区域的重叠区域；根据各所述备选检测区域为目标检测区域的概率从各所述备选检测区域中选取所述目标检测区域。

7、在第一方面的一种实现方式中，所述目标检测网络包括依次级联的主干特征提取网络、双尺度双向特征融合网络和回归分类网络。

8、在第一方面的一种实现方式中，所述目标检测网络的训练方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括第一训练图像及其检测区域和玻片标签，所述第一训练图像为快速细胞病理判读玻片的初始图像；对所述第一训练图像进行数据增强处理以获取第二训练图像；对所述第二训练图像进行变换处理，并将变换处理后的所述第二训练图像填充至一标准尺寸的全零图像以获取第三训练图像；对所述第三训练图像进行标准化处理；利用所述第三训练图像及其检测区域和玻片标签对所述目标检测网络进行训练。

9、第二方面，本申请实施例提供一种应用于快速细胞病理判读的图像扫描装置。该装置包括：玻片图像获取模块，用于获取玻片图像，所述玻片图像为快速细胞病理判读玻片的初始图像；中间图像获取模块，用于对所述玻片图像进行变换处理，并将变换处理后的所述玻片图像填充至一标准尺寸的全零图像以获取中间图像；标准化处理模块，用于对所述中间图像进行标准化处理；图像检测模块，用于利用目标检测网络对所述中间图像进行检测，以获取所述玻片的扫描区域和玻片标签，所述目标检测网络为训练好的卷积神经网络；扫描模块，用于在所述玻片标签为合格时利用显微镜对所述玻片的扫描区域进行扫描，以获取所述玻片的扫描图像。

10、第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请第一方面中任一实现方式所述的图像扫描方法。

11、第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储有一计算机程序；处理器，与所述存储器通信相连，调用所述计算机程序时执行本申请第一方面中任一实现方式所述的图像扫描方法。

12、如上所述，本申请所述的用于快速细胞病理判读的扫描方法，能够通过电子设备自动确定快速细胞病理判读切片的扫描区域以及玻片标签。该过程基本无需人工参与，效率较高，且能够避免因为人为主观原因而导致的误差。

技术特征：

1.一种应用于快速细胞病理判读的图像扫描方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的图像扫描方法，其特征在于，所述全零图像的各边长均相等，对所述玻片图像进行变换处理并将变换处理后的所述玻片图像填充至一标准尺寸的全零图像以获取中间图像包括：

3.根据权利要求1所述的图像扫描方法，其特征在于，对所述中间图像进行标准化处理包括：

4.根据权利要求1所述的图像扫描方法，其特征在于，利用目标检测网络对所述中间图像进行检测以获取所述玻片的扫描区域和玻片标签包括：

5.根据权利要求4所述的图像扫描方法，其特征在于，根据所述检测区域为目标检测区域的概率以及所述检测区域的范围对所述检测区域进行筛选以获取目标检测区域包括：

6.根据权利要求1所述的图像扫描方法，其特征在于，所述目标检测网络包括依次级联的主干特征提取网络、双尺度双向特征融合网络和回归分类网络。

7.根据权利要求1所述的图像扫描方法，其特征在于，所述目标检测网络的训练方法包括：

8.一种应用于快速细胞病理判读的图像扫描装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的图像扫描方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

技术总结
本申请提供应用于快速细胞病理判读的图像扫描方法、装置、介质及设备。所述方法包括：获取玻片图像，所述玻片图像为快速细胞病理判读玻片的初始图像；对所述玻片图像进行变换处理，并将变换处理后的所述玻片图像填充至一标准尺寸的全零图像以获取中间图像；对所述中间图像进行标准化处理；利用目标检测网络对所述中间图像进行检测，以获取所述玻片的扫描区域和玻片标签，所述目标检测网络为卷积神经网络；若所述玻片标签为合格，则利用显微镜对所述玻片的扫描区域进行扫描，以获取所述玻片的扫描图像。所述方法能够自动获取玻片的扫描区域以及标签。

技术研发人员：张云辉,戎宽,顾彭晨
受保护的技术使用者：云南省第一人民医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12