【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理，具体为一种对组织病理图像进行分析的方法和系统。
技术介绍
1、病理图像在采集和传输过程中极易受到设备限制、环境干扰以及压缩算法的因素的影响，导致图像出现模糊、失真以及引入不必要的噪声，严重降低了图像的清晰度和细节可见度，这种模糊效应和噪声污染不仅增加了图像解读的难度，还可能掩盖关键的病理特征，对疾病的准确诊断构成障碍。
2、其次，病理图像往往包含大量非病理区域，这些区域在后续的分析过程中不仅占用了宝贵的计算资源，还干扰对病理特征的准确识别，传统的裁剪方法往往依赖于人工判断，效率低下且易出错，难以适应大规模、高效率的病理图像处理需求。
3、再者，病理图像的亮度、对比度和色彩一致性也是影响诊断准确性的重要因素，由于不同设备、不同时间采集的图像在光照条件、曝光设置存在差异，导致图像的亮度分布不均，色彩偏差较大，给医生的诊断带来困扰，染色过程中的变异也会进一步加剧这些问题，使得病理特征的识别更加困难。
4、因此，基于上面所提出的问题，开发出一种对组织病理图像进行分析的方法和系统，解决上述问题的新型病理图像处理技术显得尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种对组织病理图像进行分析的方法和系统，它能够通过维纳滤波、边界检测裁剪及归一化，一系列的预处理，有效消除了模糊和无用区域，结合直方图均衡化、retinex光照校正及染色归一化，极大改善了图像亮度和色彩一致性，精准校正了染色变异，小波变
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一方面，一种对组织病理图像进行分析的方法，该分析方法的具体步骤为：
3、s100，图像预处理：对图像去模糊处理，消除在采集和传输过程中引入的模糊效应，对图像进行裁剪，去除图像边缘无用的黑色和白色区域，提高处理效率，对图像尺寸归一化和颜色空间转换，为后续处理提供统一的输入格式；
4、s200，光照不均校正：采用基于直方图均衡化和retinex算法的相结合的光照校正方法，自动调整图像的整体亮度分布，消除光照不均对图像质量的影响；
5、s300，染色变异校正：从大量标注的病理图像中学习染色特征，构建精确的染色模板，利用染色归一化技术，通过对比标准染色模板，对图像中的染色变异进行校正，使不同样本间的染色保持一致，便于后续分析；
6、s400，噪声去除：利用小波变换的多尺度特性，将图像分解为不同频率的子带，对不同子带进行去噪处理，通过小波逆变换重构去噪后的图像，对图像中的噪声进行有效去除，提高图像的清晰度和信噪比；
7、s500，图像质量评估：利用机器学习算法通过客观评价指标对处理后的图像进行质量评估，利用医生对图像质量的评分和满意度调查进行主观评价，结合质量评估和主观评价指标，对处理后的图像进行评估，确保处理效果达到预期目标；
8、s600，输出增强后的图像：将图像保存为标准的医学图像格式，以便在医学图像查看软件中查看和分析，将处理后的图像与原始图像进行对比显示，以便医生和研究人员更直观地了解处理效果，还提供图像处理的详细报告，提升诊断的准确性和稳定性，以便用户进行进一步的分析和研究。
9、进一步地，所述s100包括：
10、s101，接收待处理的图像，使用维纳滤波算法消除图像中由于采集和传输过程引入的模糊效应；
11、s102，对去模糊后的图像进行边界检测，识别并去除图像边缘的无用黑色和白色区域；
12、s103，对裁剪后的图像进行归一化处理，调整至预定的尺寸，以适应后续图像处理算法的输入要求；
13、s104，将归一化后的图像转换至更适合后续分析的颜色空间；
14、s105，从图像中提取边缘、纹理和形状特征，并进行相应的预处理，以便于后续的图像分析和识别。
15、更进一步地，所述s200包括：
16、s201，接收待处理的图像数据并计算直方图，分析图像亮度的分布情况；s202，应用全局直方图均衡化技术对图像的亮度分布进行初步调整；
17、s203，在初步校正的基础上，引入单尺度retinex算法对图像进行深度校正；
18、s204，应用单尺度retinex算法通过模拟光照在物体表面的反射过程，分离出图像的反射分量和光照分量，并调整算法参数以达到最佳的光照校正效果；
19、s205，将全局直方图均衡化和retinex算法的处理结果进行融合，生成最终的光照校正图像；
20、s206，将校正后的图像数据输出，以供后续处理和展示使用。
21、更进一步地，所述s203引入单尺度retinex算法对图像进行深度校正，接收待处理的图像数据，选定高斯环绕函数作为单尺度retinex算法的核函数，高斯环绕函数公式为：其中：σ用于控制光照衰减的范围和强度、x和y是图像的像素点，设定该函数的尺度参数σ，对图像中的每个像素点(x，y)，应用ssr算法，通过模拟光照在物体表面的反射过程来分离图像的反射分量和光照分量，ssr算法的数学表达式为：其中：i(x,y)是输入图像的像素值、g(x,y)是高斯函数、表示卷积运算，通过迭代算法调整尺度参数σ，以找到最佳的σ值，以使得校正后的图像达到最佳的光照校正效果，将经过ssr算法处理并调整参数后的图像作为输出。
22、更进一步地，所述s300包括：
23、s301，收集大量病理图像数据，并对其进行标注，以区分不同的染色特征和病变区域；
24、s302，对标注后的病理图像进行特征提取，利用机器学习算法学习图像中的染色特征，构建多个标准的染色模板；
25、s303，对比标准染色模板与待校正图像，识别并校正图像中的染色变异；
26、s304，应用选定的染色归一化技术对图像中的染色变异进行校正，对校正后的图像进行平滑处理和边缘增强，进一步改善图像质量；
27、s305，将校正后且通过质量评估的图像数据输出，以供后续分析和展示使用。
28、更进一步地，所述s304应用选定的染色归一化技术对图像中的染色变异进行校正，计算待校正图像和标准染色模板图像的颜色直方图，使用直方图匹配算法确定将待校正图像的颜色分布映射至标准染色模板的转换函数，应用所述转换函数对待校正图像进行变换，得到校正后的图像，对校正后的图像进行平滑处理以减少噪声，对平滑处理后的图像进行边缘增强。
29、更进一步地，所述s400包括：
30、s401，接收待处理的图像数据，应用haar小波变换对输入图像进行多尺度分解，将图像分解为高频子带和低频子带；
31、s402，对高频子带采用阈值处理方法去除噪声，尽量保留边缘和细节信息，对于低频子带，由于噪声含量相对较少可直接保本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，该分析方法的具体步骤为：
2.根据权利要求1所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述S100包括：
3.根据权利要求1所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述S200包括：
4.根据权利要求3所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述S203引入单尺度Retinex算法对图像进行深度校正，接收待处理的图像数据，选定高斯环绕函数作为单尺度Retinex算法的核函数，高斯环绕函数公式为：其中：σ用于控制光照衰减的范围和强度、x和y是图像的像素点，设定该函数的尺度参数σ，对图像中的每个像素点(x，y)，应用SSR算法，通过模拟光照在物体表面的反射过程来分离图像的反射分量和光照分量，SSR算法的数学表达式为：其中：I(x,y)是输入图像的像素值、G(x,y)是高斯函数、表示卷积运算，通过迭代算法调整尺度参数σ，以找到最佳的σ值，以使得校正后的图像达到最佳的光照校正效果，将经过SSR算法处理并调整参数后的图像作为输出。
5.根据权利要求1所述一种对组织病
6.根据权利要求5所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述S304应用选定的染色归一化技术对图像中的染色变异进行校正，计算待校正图像和标准染色模板图像的颜色直方图，使用直方图匹配算法确定将待校正图像的颜色分布映射至标准染色模板的转换函数，应用所述转换函数对待校正图像进行变换，得到校正后的图像，对校正后的图像进行平滑处理以减少噪声，对平滑处理后的图像进行边缘增强。
7.根据权利要求1所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述S400包括：
8.根据权利要求1所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述S401应用小波变换对输入图像进行多尺度分解，接收待处理的数字图像I，选择Haar小波基函数ψ，对输入图像I应用小波变换，得到多尺度分解，二维小波变换，其数学表达式为：WI(a,b)＝I*ψa,b，其中：*表示卷积操作、a和b分别表示尺度和位置参数、ψa,b是根据尺度a和位置b调整的小波基函数，对每个子带进行进一步的小波变换，直到达到所需的分解深度，每次分解都会产生新的低频和高频子带，将分解得到的子带分为高频子带和低频子带，低频子带包含图像的主要结构信息，高频子带包含图像的细节和噪声。
9.根据权利要求1所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述S500包括：
10.一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
...【技术特征摘要】
1.一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，该分析方法的具体步骤为：
2.根据权利要求1所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述s100包括：
3.根据权利要求1所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述s200包括：
4.根据权利要求3所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述s203引入单尺度retinex算法对图像进行深度校正，接收待处理的图像数据，选定高斯环绕函数作为单尺度retinex算法的核函数，高斯环绕函数公式为：其中：σ用于控制光照衰减的范围和强度、x和y是图像的像素点，设定该函数的尺度参数σ，对图像中的每个像素点(x，y)，应用ssr算法，通过模拟光照在物体表面的反射过程来分离图像的反射分量和光照分量，ssr算法的数学表达式为：其中：i(x,y)是输入图像的像素值、g(x,y)是高斯函数、表示卷积运算，通过迭代算法调整尺度参数σ，以找到最佳的σ值，以使得校正后的图像达到最佳的光照校正效果，将经过ssr算法处理并调整参数后的图像作为输出。
5.根据权利要求1所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述s300包括：
6.根据权利要求5所述一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，所述s304应用选定的染...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴萌，杨小芳，王瑜，马明，郭彦署，
申请(专利权)人：北京凯普顿医药科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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