[发明专利]一种数字切片的标注系统

说明书

本发明公开了一种数字切片的标注系统，其属于医疗领域的技术，包括：显示模块，用于显示所述数字切片；提取模块，与所述显示模块相连，用于在所述数字切片中获得一病症区域图片；病症匹配模块，与所述提取模块相连，根据所述病症区域图片获得与所述病症区域图片相对应的病症类型。该技术方案的有益效果是：本发明能够充分利用病理资源，节省了为数字切片标注的时间，减少了根据数字切片训练模型的实时性差，从而进一步的提高了阅片的精度以及速度。

技术领域

本发明涉及的是一种医疗领域的技术，具体是一种数字切片的标注系统。

背景技术

病理切片是指取一定大小的病变组织，用病理组织学方法制成病理切片(通常将病变组织包埋在石蜡块里，用切片机切成薄片，再用苏木精‐伊红染色)，用显微镜进一步检查病变。病变的发生发展过程，最后作出病理诊断。

病理切片在制作时，需将部分有病变的组织或脏器经过各种化学品和埋藏法的处理，使之固定硬化，在切片机上切成薄片，粘附在玻片上，染以各种颜色，供在显微镜下检查，以观察病理变化，作出病理诊断，为临床诊断和治疗提供帮助。

病理切片是诊断最重要的环节之一，其质量好坏直接影响病理诊断的最终结果。

数字切片(即虚拟切片)并非一张静态图片，它是包含了玻璃切片上的所有病变信息，此数字切片(超大空间、高分辨率图片)可以在电脑上进行任意的放大和缩小，并切片利用数字切片可以观测到玻璃切片上的任何一个位置，也可以将相应的位置放大到5倍、10倍、20倍、40倍，如同在显微镜上的放大缩小一样。

目前的通过数字切片识别病症是基于人工神经网络的训练与学习，但是目前技术只能通过本地大量的圈选标注数字切片病症，所得到的数据通过人工神经网络的训练与学习，使切片病理分析逼近精准值，每隔一段时间就需要更新切片素材，又需要本地大量的训练。

这种通过本地圈选标注病症的数据训练方法耗费大量的人力物力。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种数字切片的标注系统。本发明能够充分利用病理资源，节省了为数字切片标注的时间，减少了根据数字切片训练模型的实时性差，从而进一步的提高了阅片的精度以及速度。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种数字切片的标注系统，其中，包括：

显示模块，用于显示所述数字切片；

提取模块，与所述显示模块相连，用于在所述数字切片中获得一病症区域图片；

病症匹配模块，与所述提取模块相连，根据所述病症区域图片获得与所述病症区域图片相对应的病症类型。

优选的，该数字切片的标注系统，其中，所述数字切片的标注系统还包括一用于存储未标注的所述数字切片的切片数据库，所述切片数据库与所述显示模块相连，所述显示模块从所述切片数据库获得所述数字切片。

优选的，该数字切片的标注系统，其中，所述数字切片的标注系统还包括一切片扫描模块，与所述显示模块相连，用于从病理切片获得所述数字切片。

优选的，该数字切片的标注系统，其中，所述数字切片的标注系统还包括一智能服务端，用于根据所述数字切片以及与所述数字切片相对应的所述诊断类型训练一诊断模型。

优选的，该数字切片的标注系统，其中，所述病症匹配模块连有一传输模块，用于将所述数字切片及其对应的病症类型传输至所述智能服务端。

优选的，该数字切片的标注系统，其中，所述诊断模块为神经网络模型。

优选的，该数字切片的标注系统，其中，所述病症区域图片为矩形图片。

上述技术方案的有益效果是：