[发明专利]基于人工智能的病理辅助诊断系统

摘要

本发明公开了一种基于人工智能的病理辅助诊断系统，采用分布式异构集群系统，包括：数据存储模块、分布式计算模块和任务调度模块；分布式计算模块与数据存储模块和任务调度模块通信连接；其中，数据存储模块用于：接收客户端触发的操作指令，存储全扫描病理图像，并在图像分析任务进行时，为全图读取的病理图像提供缓存空间；分布式计算模块用于：按照异构计算的方式，并行执行病理图像的分析任务和深度学习模型对应的计算任务；任务调度模块用于：管理所述分布式计算模块对应执行的各项任务；能够解决多层级、大尺寸、高分辨率的图像的分析处理问题，提高了分析效率，由于采用了集群系统，使得系统能够增量扩展，同时也提高了系统的容错性。

主权项

1.一种基于人工智能的病理辅助诊断系统，其特征在于，所述基于人工智能的病理辅助诊断系统采用分布式异构集群系统，所述基于人工智能的病理辅助诊断系统包括：数据存储模块、分布式计算模块和任务调度模块；所述分布式计算模块与所述数据存储模块和所述任务调度模块通信连接；其中：所述数据存储模块用于：接收客户端触发的操作指令，存储全扫描病理图像，并在图像分析任务进行时，为全图读取的病理图像提供缓存空间；所述分布式计算模块用于：按照异构计算的方式，并行执行病理图像的分析任务和深度学习模型对应的计算任务；所述任务调度模块用于：管理所述分布式计算模块对应执行的各项任务；所述基于人工智能的病理辅助诊断系统还包括深度学习分析模块；所述深度学习分析模块用于：基于深度学习，对病理图像进行图像分析，得到目标区域对应的概率图；所述深度学习分析模块还用于：对病理图像进行交叉式卷积处理，对交叉式卷积处理后的病理图像进行图像分析，得到病理图像对应的概率图；其中，对病理图像进行交叉式卷积处理包括：确定病理图像F中第i行第j列的像素点在第一方向上的第一差值因子λ1_i,j和在第二方向上的第二差值因子λ2_i,j；其中，第一方向和第二方向为交叉的方向，且第一差值因子为λ1_i,j＝(|f_i‑1,j‑1‑f_i+1,j+1|‑|f_i‑1,j+1‑f_i+1,j‑1|)²，第二差值因子为：λ2_i,j＝(|f_i‑1,j‑f_i+1,j|‑|f_i,j‑1‑f_i,j+1|)²；f_i,j表示病理图像F中第i行第j列的像素点的像素值；在第i行第j列的像素点的第一差值因子λ1_i,j大于第一预设差值、且第二差值因子λ2_i,j不大于第二预设差值时，确定病理图像F中第i行第j列的像素点的补偿系数k_i,j：k_i,j＝a₁f_i‑1,j‑1+a₃f_i‑1,j+1+a₇f_i+1,j‑1+a₉f_i+1,j+1‑a₅f_i,j；其中，a₁,a₃,a₅,a₇,a₉为预设的常数，且a₁+a₃+a₇+a₉＝a₅；在第一差值因子λ1_i,j不大于第一预设差值、且第二差值因子λ2_i,j大于第二预设差值时，确定病理图像F中第i行第j列的像素点的补偿系数k_i,j：k_i,j＝a₂f_i‑1,j+a₄f_i,j‑1+a₆f_i,j+1+a₈f_i+1,j‑a₅f_i,j；其中，a₂,a₄,a₅,a₆,a₈为预设的常数，且a₂+a₄+a₆+a₈＝a₅；在第一差值因子λ1_i,j不大于第一预设差值、且第二差值因子λ2_i,j不大于第二预设差值，或者在第一差值因子λ1_i,j大于第一预设差值、且第二差值因子λ2_i,j大于第二预设差值时，确定病理图像F中第i行第j列的像素点的补偿系数k_i,j：k_i,j＝a₁f_i‑1,j‑1+a₂f_i‑1,j+a₃f_i‑1,j+1+a₄f_i,j‑1+a₆f_i,j+1+a₇f_i+1,j‑1+a₈f_i+1,j+a₉f_i+1,j+1‑2a₅f_i,j；在确定每个像素点的补偿系数后，对病理图像F中相应的像素点进行补偿处理，确定处理后的病理图像G；其中，g_i,j＝f_i,j+μk_i,j；g_i,j为处理后的病理图像G中第i行第j列的像素点的像素值，μ为调整系数，μ∈[0,1]，且