[发明专利]基于人工智能的图像显示方法、装置、系统、设备及介质

说明书

本申请提供了一种基于人工智能的图像显示方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：基于图像分类模型对第一图像进行处理，得到第一特征图像；基于所述图像分类模型，根据所述第一特征图像，获取所述第一特征图像对应的第二特征图像；基于所述图像分类模型，对所述第一特征图像和所述第二特征图像进行叠加，基于叠加后的图像获取第三特征图像；根据所述第三特征图像获取第二图像；在所述第一图像上叠加显示所述第二图像。上述技术方案，使得医务人员在通过显微镜的目镜对涂片进行判读时，可以同时看到第一图像和第二图像，从而实时进行确认和判断，不需要二次确认，节约了医务人员的工作流程，提高了筛查效率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于人工智能的图像显示方法、装置、系统、设备及介质。

背景技术

宫颈癌是一种对女性威胁较大、致死率较高的恶性肿瘤疾病。随着宫颈癌筛查方法的发展，通过薄层液基细胞学技术可以在发病初期成功的筛查出宫颈癌病变，从而减少了发病率和死亡率。然而，由于在筛查过程中，需要由医务人员基于个人经验对宫颈液基涂片进行判读，来确定是否存在病变。在劳动强度较高，工作量大时，容易引起误诊和漏诊的问题。

目前，可以通过计算机辅助的方式来降低医务工作者的工作量。即在筛查过程中，由计算机设备对宫颈液基涂片进行整体的扫描，通过图像处理技术对扫描得到的图像进行分割，提取其中的细胞图像，并根据细胞特征判断细胞是否出现病变。

上述技术方案存在的问题是，扫描涂片的设备成本较高，扫描涂片要花费大量时间，并且由于细胞图像较为复杂，存在细胞核重叠或者相互接触的情况，计算机设备无法对扫描得到的图像进行准确的判断，仍需要医务人员进行二次确认才能完成筛查工作，降低了医生的筛查效率。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于人工智能的图像显示方法、装置、系统、设备及介质，使得医务人员在对涂片进行判读时，可以在当前视野下的涂片包含阳性细胞时，实时进行确认和判断，不需要二次确认，节约了医务人员的工作流程，提高了筛查效率。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种基于人工智能的图像显示方法，其特征在于，所述方法包括：

基于图像分类模型对第一图像进行处理，得到第一特征图像，所述第一图像为通过显微镜对包括多个待检测对象的涂片的局部区域进行图像采集得到的图像；

基于所述图像分类模型，根据所述第一特征图像，获取所述第一特征图像对应的第二特征图像，所述第二特征图像与所述第一特征图像尺寸相同；

基于所述图像分类模型，对所述第一特征图像和所述第二特征图像进行叠加，基于叠加后的图像获取第三特征图像，所述第三特征图像中的特征点用于表示待检测对象属于异常对象的可能性；

根据所述第三特征图像获取第二图像，所述第二图像用于表示属于异常对象的待检测对象在所述第一图像中的位置；

在所述第一图像上叠加显示所述第二图像。

另一方面，提供了一种基于人工智能的图像显示装置，所述装置包括：

图像处理模块，用于基于图像分类模型对第一图像进行处理，得到第一特征图像，所述第一图像用于表示通过显微镜对包括多个待检测对象的涂片的局部区域进行图像采集得到的图像；

所述图像处理模块，还用于基于所述图像分类模型，根据所述第一特征图像，获取所述第一特征图像对应的第二特征图像，所述第二特征图像与所述第一特征图像尺寸相同；

所述图像处理模块，还用于基于所述图像分类模型，对所述第一特征图像和所述第二特征图像进行叠加，基于叠加后的图像获取第三特征图像，所述第三特征图像中的特征点用于表示待检测对象属于异常对象的可能性；