[发明专利]用于宫颈图像的分析管理的装置和方法、设备及存储介质

说明书

本公开涉及一种用于宫颈图像的分析管理的装置和方法、设备及存储介质。该装置包括至少一个处理器，其配置为：获取受检者的宫颈液基细胞图像、宫颈细胞免疫组化图像和宫颈组织学图像中的至少一个作为待分析图像；基于待分析图像并利用学习网络确定分析结果；呈现待分析图像的至少部分图像；基于分析结果与至少部分图像相关联地呈现中间分析界面，其中，中间分析界面呈现各个检出对象的对应图像块和属性。本公开能够同时呈现分析结果和与该分析结果相关联的待分析图像的至少部分图像，因此，减少了宫颈图像的分析管理过程中出现误诊/漏诊的可能性，提高了宫颈图像的分析管理的准确性和便利性，并进一步提升了医疗服务的质量。

本申请是申请号为202110754716.0、申请日为2021年7月5日、发明名称为“用于宫颈图像的分析管理的装置和方法、设备及存储介质”的中国发明专利申请的分案申请。

技术领域

本公开涉及宫颈图像分析技术领域，更具体地，涉及一种用于宫颈图像的分析管理的装置和方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

宫颈癌是最常见的妇科恶性肿瘤，且近年来其发病率有低龄化趋势，全世界每年新发子宫颈癌病例共52.8万和26.6万死亡病例，其中，85％的宫颈癌死亡病例发生在普查率低的低中等收入地区。此外，宫颈癌是一种可以预防并治愈的疾病，并且早期治愈率可以达到90％。因此，早期的筛查和诊断是防治宫颈癌的关键。目前的宫颈癌筛查技术可分为两类，基于形态学的方法是在细胞或组织水平检查以识别异常，基于分子生物学的方法是检查子宫颈上皮瘤的宫颈癌的标志物。传统的宫颈癌筛查主要依赖于医生的人工阅片，不仅工作量大、工作效率低，而且误诊率高，因此，无法推行大面积筛查。

近年来，随着人工智能技术的发展，可以通过自动拍摄病理图像，并自动分析和识别癌细胞来实现宫颈癌细胞的智能筛查分析，从而有效地减少了医生诊断的工作量，并提高了诊断的准确率。然而，现有的基于深度学习的宫颈智能筛查分析系统仅能够提供单一的分析结果或筛查图像，使得医生无法结合病理的周边图像做出正确的诊断，导致宫颈图像的分析管理过程中容易出现误诊/漏诊的现象，因此，上述问题给宫颈智能筛查分析系统的应用带来了很大的挑战。

发明内容

提供了本公开以解决现有技术中存在的上述问题。

本公开需要一种用于宫颈图像的分析管理的装置和方法、设备及计算机可读存储介质。该装置通过获取受检者的宫颈液基细胞图像、宫颈细胞免疫组化图像和宫颈组织学图像中的至少一个作为待分析图像；基于待分析图像并利用学习网络确定分析结果；呈现待分析图像的至少部分图像；基于分析结果与至少部分图像相关联地呈现中间分析界面，其中，中间分析界面呈现各个检出对象的对应图像块和属性，能够呈现分析结果和与该分析结果相关联的呈现各个检出对象的对应图像块和属性的中间分析界面，使得医生能够基于检出对象的对应图像块和属性对照着待分析的部分图像进行复核，医生复核后的诊断信息后续才用于生成分析报告。由此，减少了宫颈图像的分析管理过程中出现误诊/漏诊的可能性，提高了宫颈图像的分析管理的准确性、便利性和用户友好度，并进一步提升了医疗服务的质量。

根据本公开的第一方面，提供了一种用于宫颈图像的分析管理的装置。该装置包括至少一个处理器，该至少一个处理器配置为：获取受检者的宫颈液基细胞图像、宫颈细胞免疫组化图像和宫颈组织学图像中的至少一个作为待分析图像；基于待分析图像并利用学习网络确定分析结果；呈现待分析图像的至少部分图像；基于分析结果与至少部分图像相关联地呈现中间分析界面，其中，中间分析界面呈现各个检出对象的对应图像块和属性。

根据本公开的第二方面，提供了一种用于宫颈图像的分析管理的方法。该方法包括：由至少一个处理器，获取受检者的宫颈液基细胞图像、宫颈细胞免疫组化图像和宫颈组织学图像中的至少一个作为待分析图像；由至少一个处理器，基于待分析图像并利用学习网络确定分析结果；由至少一个处理器，呈现待分析图像的至少部分图像；由至少一个处理器，基于分析结果与至少部分图像相关联地呈现中间分析界面，其中，中间分析界面呈现各个检出对象的对应图像块和属性。