【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用于处理医疗数据的信息和通信，具体涉及一种基于多路pis的病理切片辅助阅片方法及系统。
技术介绍
1、病理信息系统（pathology information system，pis）是医院信息系统（his）的一部分，主要是由医院病理科使用。pis能够涵盖从患者信息录入、病理申请、申请登记、费用登记、大体图像登记和获取，到跟踪切片制作过程（包括输入大体描述及切片信息）、获取病理图像、书写病理报告、填写病理记录、发送病理报告、锁存记录等全流程管理。现有的pis系统大多是开源的系统，便于不同医院根据自身需求来调整功能。
2、病理辅助诊断是指将病理切片图像（wsi）扫描后，对病理图像进行切割，切割为多个较小的图像块，并对图像中的特定区域或结构进行标记和分类，标记和分类的过程被称为标注。经过标注处理的wsi便于后续的分析、研究、诊断或机器学习模型训练。
3、现有技术中，对于病理切片的研究主要是集中在图像处理或算法相关的，主要目的是为了让ai识别与人工识别之间的误差较小，利用ai来帮助降低医生的工作量等。
4、而医院的病理科需要支援不同科室的工作，实际情况pis终端有多个，以保障各个科室对病理切片的需求。而在ai技术辅助识别病理切片图像技术的在医院的实际落地时，引入ai服务器来处理大量数据，占用较大的带宽。而病理切片通常包含高分辨率的图像数据，因此传输这些数据需要大量的带宽，如果网络带宽不足，可能导致传输速度缓慢，甚至传输失败。因此对于多路pis终端的条件下，对于带宽的需求更大。因此，现有技
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于多路pis的病理切片辅助阅片方法及系统，对多路pis传输的病理切片进行降帧处理以保证传输速度，同时对降帧后的病理切片图像进行判定，将需要复原处理和不需要复原处理的图像分别不同的线程进行处理，以保证ai病理辅助诊断的处理效率，实时性较好。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、本专利技术的一个方面，公开了一种基于多路pis的病理切片辅助阅片方法，其实现包括以下步骤：
4、步骤s1:获得wis图像；
5、步骤s2：基于在线的pis终端数量，判定是否需要对wis图像进行降帧处理，是则执行步骤s3，否则执行步骤s5;
6、步骤s3：对wis图像进行降帧处理；
7、步骤s4：判定降帧处理的wis图像是否需要还原，否则执行步骤s5，是则进行还原处理后执行步骤s5；
8、步骤s5：采用ai病理辅助诊断技术对wis图像进行识别标记；
9、步骤s6：将经识别标记的wis图像传输至显示终端。
10、本专利技术中，通过决策函数判定是否需要对wis图像降帧，其实现过程如下：
11、步骤s2.1:计算总的预期传输需求和预期处理需求，计算方法：
12、；
13、；
14、其中，是在线pis终端的数量，是单个原始wis图像所需的平均传输速率（mbps）；是第个终端的工作负载，；
15、步骤s2.2:通过第一决策函数进行判定；第一决策函数为：
16、
17、其中，b代表当前可用的网络带宽；c代表ai服务器每秒能处理的最大图像数；tb代表网络带宽阈值比例；tc：ai服务器处理能力阈值比例。
18、本专利技术中，采用下采样算法对wis图像进行降帧处理，其具体实现过程为：
19、基于wis图像生成一个多分辨率的图像集合，图像集合中包括若干不同层级分辨率的wis图像，除了最高层级图像之外的每一层级图像都为上一层级图像的缩小版。
20、本专利技术中，下采样算法为双三次插值算法；调用双三次插值算法对wis图像进行降采样，生成下一层级的wis图像，然后再对下一层级基于wis图像再次用双三次插值算法进行降采样，直至生成的图像的分辨率达到阈值，停止降采样；
21、上述停止降采样的详细实现过程为：
22、步骤s3.1：对wis图像进行降采样处理；
23、步骤s3.2：对经过降采样处理的当前wis图像进行分辨率计算，判定是否低于阈值；是则执行步骤s3.3，否则返回步骤s3
24、步骤s3.3：返回上一层级图像并将其作为图像合集的最低层级图像。
25、本专利技术中，步骤s4中,判定降帧处理的wis图像是否需要还原,是则进行还原处理的实现方法为:
26、步骤s4.1：从图像合集中的最低层级图像开始获取图形的判定指标；判定指标包括以下任意一种或多种：对比度、亮度、色彩保真度、噪声强度、锐度;
27、步骤s4.2：基于判定指标判定图像是否合格，是则无需还原执行步骤s5，否则执行步骤s4.3；
28、步骤s4.3：获取上一层级图像获取图形的判定指标；
29、步骤s4.4：基于判定指标判定图像是否合格，是则无需还原执行步骤s5；否则返回步骤s4.3。
30、本专利技术中，基于判定指标判定图像是否合格的过程如下：
31、通过决策函数判定图像是否合格，判定过程如下：
32、依次判定图像的若干个判定指标是否达到最小阈值，皆达到最小阈值则判定为图像合格，任一指标未达到阈值，则为不合格图像。
33、本专利技术中，步骤s5中，建立多个线程池来执行对wis图像进行识别标记的任务。
34、本专利技术中，采用pid控制器来对多个线程池进行线程数分配，其具体实现包括以下过程：
35、s5.1：设置参数；参数包括：目标cpu利用率、每个任务类型的初始线程数、pld控制参数；
36、s5.2：监控每个线程池的资源状态，资源状态包括：当前cpu利用率、当前内存占用；
37、s5.3：基于当前cpu利用率与目标cpu利用率，计算误差；
38、s5.4：基于当前误差和历史误差，使用pid公式计算调整量；
39、s5.5：基于计算的调整量计算新的线程数，并控制线程数位于设定的高低阈值之间；
40、s5.6：根据计算结果调整每个线程池的线程数量。
41、本专利技术的另一个方面，公开了一种基于多路pis的病理切片辅助阅片系统，包括pis模块、决策模块、图像处理模块、第一存储模块、显示模块、ai服务器、资源分配模块、第二存储模块；
42、pis模块，执行获得病理切片的扫描wis图像的任务；
43、数据采集模块，用于通过心跳信号方式采集pis终端数量，采集，wis图像的不同层级分辨率构成的图像合集中所需层级的判定指标；
44、决策模块，其存储有决策函数，基于采集的pis终端数量对wis图像是否降帧处理进行判断，基于wis图像的判定指标判定降帧本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，其实现过程如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，
3.权利要求1所述的一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，采用下采样算法对WIS图像进行降帧处理，其具体实现过程：
4.根据权利要求3所述的一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，下采样算法为双三次插值算法；调用双三次插值算法对WIS图像进行降采样，生成下一层级的WIS图像，然后再对下一层级基于WIS图像再次用双三次插值算法进行降采样，直至生成的图像的分辨率达到阈值，停止降采样；
5.根据权利要求1所述的一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，步骤S4中,判定降帧处理的WIS图像是否需要还原,是则进行还原处理的实现方法为:
6.根据权利要求5所述的一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，基于判定指标判定图像是否合格的过程如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片方法，其特征
8.根据权利要求7所述的一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，采用PID控制器来对多个线程池进行线程数分配，其具体实现包括以下过程：
9.一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片系统，其特征在于，包括PIS模块、决策模块、图像处理模块、第一存储模块、显示模块、AI服务器、资源分配模块、第二存储模块；
10.根据权利要求9所述的一种基于多路PIS的病理切片辅助阅片系统，其特征在于，PIS终端上部署有PIS模块、决策模块、数据采集模块、图像处理模块、第一存储模块、显示模块；上位机上部署有AI服务器、资源分配模块。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多路pis的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，其实现过程如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于多路pis的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，
3.权利要求1所述的一种基于多路pis的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，采用下采样算法对wis图像进行降帧处理，其具体实现过程：
4.根据权利要求3所述的一种基于多路pis的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，下采样算法为双三次插值算法；调用双三次插值算法对wis图像进行降采样，生成下一层级的wis图像，然后再对下一层级基于wis图像再次用双三次插值算法进行降采样，直至生成的图像的分辨率达到阈值，停止降采样；
5.根据权利要求1所述的一种基于多路pis的病理切片辅助阅片方法，其特征在于，步骤s4中,判定降帧处理的wis图像是否需要还原,是则进行还原处理的实现方法为:
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵圆宇，张野，曾永军，刘兆朋，王睿，任华，石鑫，
申请(专利权)人：成都市第一人民医院，
类型：发明
国别省市：
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