[发明专利]一种细胞病理数字图像质量的评价方法及系统

权利要求书

1.一种细胞病理数字图像质量的评价方法，其特征在于，包括：

采集细胞病理涂片的数字图像并保存；

将采集的细胞病理数字图像，切分为设置的若干个图像片patch，对每个patch进行预处理；

将预处理后的patch输入到设置的卷积神经网络中，进行处理，得到细胞病理数字图像的局部风险评估系数；

将得到的细胞病理数字图像的局部风险评估系数，采用设置的循环卷积网络进行全局判断，得到细胞病理数字图像的全局风险评估系数。

2.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，所述细胞病理涂片为液基宫颈细胞涂片，采集的细胞病理数字图像是宫颈细胞数字图像时，采集细胞病理涂片的数字图像包括：

采用专用的玻片扫描仪，根据设置的扫描方式，进行重叠式的扫描保存，在所述玻片扫描仪的目镜40倍的放大倍数下，针对一副2万*2万像素的图像得到20张扫描后的宫颈细胞数字图像。

3.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，所述对每个patch进行预处理包括：

在色彩编码YUV空间对所述patch的色彩和饱和度进行校正；

使用高斯平滑方式去除所述patch中的噪声点；

采用双边滤波和直方图均衡化方式增强所述patch中的细胞边缘；

对所述patch的像素值进行零均值归一化处理，得到处理后同分布的预处理后的patch。

4.如权利要求1或3所述的评价方法，其特征在于，所述在将预处理后的patch输入到设置的卷积神经网络之前，还包括：

对每个patch使用设置的注意力模型生成注意力热图；

将patch与注意力热图进行相乘后，输入到设置的卷积神经网络进行处理。

5.如权利要求4所述的评价方法，其特征在于，所述采用设置的循环卷积网络进行全局判断，得到细胞病理数字图像的全局风险评估系数包括：

对得到的细胞病理数字图像的局部风险评估系数进行非极小值抑制；

将细胞病理数字图像中的所有patch视为时序序列输入到设置的循环卷积网络，进行处理，得到全局风险评估系数。

6.一种细胞病理数字图像质量的评价系统，其特征在于，包括：采集模块、预处理模块、局部风险系数评估模块及全局风险系数评估模块，其中，

采集模块，用于采集细胞病理涂片的数字图像并保存；

预处理模块，用于将采集的细胞病理数字图像，切分为设置的若干个patch，对每个patch进行预处理；

局部风险系数评估模块，用于将预处理后的patch输入到设置的卷积神经网络中，得到细胞病理数字图像的局部风险系数；

全局风险系数评估模块，用于将得到的细胞病理数字图像的局部风险系数，采用设置的循环卷积网络进行全局判断，得到细胞病理数字图像的全局风险评估系数。

7.如权利要求6所述的评价系统，其特征在于，当所述细胞病理涂片是液基宫颈细胞涂片，所述采集模块，还用于采集的细胞病理数字图像是宫颈细胞数字图像时，采用专用的玻片扫描仪，根据设置的扫描方式，进行重叠式的扫描保存，在所述玻片扫描仪的目镜40倍的放大倍数下，针对一副2万*2万像素的图像得到20张扫描后的宫颈细胞数字图像。

8.如权利要求6所述的评价系统，其特征在于，所述预处理模块，还用于对每个patch进行预处理包括：

在YUV空间对所述patch的色彩和饱和度进行校正；

使用高斯平滑方式去除所述patch中的噪声点；

采用双边滤波和直方图均衡化方式增强所述patch中的细胞边缘；

对所述patch的像素值进行零均值归一化处理，得到处理后同分布的预处理后的patch。

9.如权利要求6或8所述的评价系统，其特征在于，所述预处理模块，还用于对每个patch使用设置的注意力模型生成注意力热图；

所述局部风险系数评估模块，还用于将patch与注意力热图进行相乘后，输入到设置的卷积神经网络。

10.如权利要求9所述的评价系统，其特征在于，所述全局风险系数评估模块，还用于对得到的细胞病理数字图像的局部风险评估系数进行非极小值抑制；将细胞病理数字图像中的所有patch视为时序序列输入到设置的循环卷积网络，进行处理，得到全局风险评估系数。