[发明专利]一种病理切片数字图像的全层次分析系统

说明书

本发明涉及病理图像辅助分析技术领域，尤其是一种病理切片数字图像的全层次分析系统，包括数据采集模块、图像处理模块和图像分析模块；所述数据采集模块，用于采集HE染色病理切片图像；所述图像处理模块，用于根据采集到的HE染色病理切片图像，生成CK染色病理切片图像；所述图像分析模块，用于分析所述CK染色病理切片图像，生成肿瘤识别结果。采用本方案，能够减小人工诊断压力，提升肿瘤诊断效率，提高患者治愈可能性。

技术领域

本发明涉及病理图像辅助分析技术领域，特别涉及一种病理切片数字图像的全层次分析系统。

背景技术

数字病理学(Digital Pathology)是病理学领域的一个新兴学科。它的主要目的是将病理信息(包括幻灯片和数据)的获取、管理、共享和解释融入到数字环境中，从而使病理学家在研究和诊断过程中得以透明、一致的进行参与、评估和协作，从而解决病理学面临的质量和数量问题。

数字病理学包含了两个基石：对病理学组织切片进行数字化，以及使用计算方法处理、分析数据。在临床应用中，原始的数字切片未经处理呈透明状，病理学家难以从其中分辨出组织细胞结构，这是因为组织细胞制成的组织切片本身并没有颜色，在标准的光学显微镜下几乎显示不出对比度，为了将组织内部的微观结构展示出来，区分不同的细胞结构，病理学中发明了各种的组织染色技术。这些染色方法采用不同的彩色染料试剂，对组织中的微观结构染上不同的颜色，可以形成颜色丰富的标本图像，为病理医生提供视觉上的明显对比，从而便于病理医生进行诊断。其中苏木素-伊红(HE)染色是病理科最常用的染色方法，染色后组织细胞核呈蓝色，细胞质呈红色，便于诊断医师观察组织结构，提供诊断依据。

然而，组织标本的传统染色过程耗时多且程序复杂，除此以外，传统临床肿瘤诊断过程依赖于病理医生的专业知识，具有极大的主观性，误诊率高。当前的数字病理学虽然显著提高了检测精度，为病理学医生及研究人员提供了极大的工作便利。但是数字病理学现有的成果仍然无法解决病理学领域面临的核心问题，即病理学领域巨大的人力需求与现实中病理学产业能提供的人员之间存在的巨大鸿沟。虽然现有的病理切片扫描仪提供的数字化切片可以达到非常理想的分辨率，但是数字生理学的另一个基石——计算机图像处理在现阶段难以实现理想的辅助医疗人员这一功能。基于传统计算机图像算法的软件在病理学诊断的形态特征识别、特征半量化分析及特征与病症发展整合三个基础方面存在显著的困难。当前数字病理学在临床实践中仅限于通过病理切片扫描仪完成的切片数字化，诊断过程仍然与传统的病理学差别不大。

另外，由于组织病理图像的复杂性和多样性，仅对苏木素-伊红病理切片图像进行人工诊断不仅耗时耗力且要求病理学家具备丰富的知识和经验，同时诊断过程受主观影响容易导致误判，目前国内外已有一些相关的基于深度学习等人工智能技术对数字病理切片图像进行自动化肿瘤识别的工作，虽然在特定场景下可以实现对病变区域的检测，但是目前基于计算机技术的肿瘤识别任务仍需要输入高质量的病理染色图像，目前还未实现虚拟染色与肿瘤自动识别的一体化结合。因此，亟需提供一种能够实现虚拟染色，并根据数字图像自动完成肿瘤识别的病理切片分析系统，减小人工诊断压力，提升肿瘤诊断效率，提高患者治愈可能性。

发明内容

本发明提供了一种病理切片数字图像的全层次分析系统，能够减小人工诊断压力，提升肿瘤诊断效率，提高患者治愈可能性。

为了达到上述目的，本发明的基础方案如下：

一种病理切片数字图像的全层次分析系统，包括数据采集模块、图像处理模块和图像分析模块；

所述数据采集模块，用于采集HE染色病理切片图像；

所述图像处理模块，用于根据采集到的HE染色病理切片图像，生成CK染色病理切片图像；

所述图像分析模块，用于分析所述CK染色病理切片图像，生成肿瘤识别结果。