[发明专利]一种细胞病理涂片的处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种细胞病理涂片的处理方法及系统，本发明实施例在对细胞病理涂片进行数字图像的处理时，引入了生成式对抗网络(GAN)技术，利用采用深度学习的GAN对细胞病理涂片中的不均匀染色进行调节生成调节后颜色统一的图像，且将调节后的图像应用于后续采用卷积神经网络技术的分类网络，进行病变细胞的识别。这样，就可以提高细胞病理涂片的数字图像的质量，为病理医生提供一个良好的可视化的细胞病理涂片的图像。

技术领域

本发明涉及医学细胞图像处理技术，特别涉及一种细胞病理涂片的处理方法及系统。

背景技术

活组织检查是最终确诊癌症的依据，是癌症诊断中重要的一步。制作细胞病理涂片是形态学检查中十分常用的方法，是病理诊断中的金标准，在科学研究和临床诊断中都有十分重要的意义。并且，随着理疗技术的发展，细胞病理涂片的判读对于癌症的治疗同样提供了十分重要的理论支持。

病理学发展中一个重要的转折点是将细胞病理涂片进行数字化图像处理。早期的细胞病理涂片的图像研究始于上个世纪的90年代，但是由于当时设备条件的制约，细胞病理涂片的图像对癌症诊断的作用并不明显。当前病理细胞或病理组织的细胞病理涂片成像技术已经相当成熟，首先从患者疑似患病部位取出活体组织，通过病理组织学方法或细胞学方法制成涂片；然后通过显微镜进行观察，转换成计算机可以识别的显微数字图像。这种技术的出现可以使得方便安全的保存和传输细胞病理涂片的图像成为可能。虽然病理学家对病理学诊断有着金标准，但是它的准确性和再现性已经被提出质疑。数字病理学的一个目标是自动区分病理结构，它使用大量的计算方法为病理学家提供定量数据的支持或直接为病理预测提供新的度量标准。

医学影像可以准确地、形象地、客观地反映患者的病灶位置，并提供相关医学信息。计算机辅助诊断将图像中的色彩纹理和眼睛无法捕捉到的信息形成数据呈现出来，对医生进行病理诊断有很重要的参考价值，从而成为临床辅助诊断的一个重要方法。数字病理图像分析是计算机辅助诊断中的一个重要分支，以往直接通过显微镜观察病理图像很容易使医生产生疲劳，同时由于医生主观因素的影响，诊断上可能会出现失误，影响癌症的诊断率。数字图像处理和识别在医学诊断上起到了重要的辅助作用，因此，把病理学家的实践经验和先进的计算机技术结合起来，对于提高病理学家或医生的诊断准确率和工作效率，有着很重要的意义。临床实践显示，计算机辅助设计(CAD)可以在很大程度上提高对细胞病理涂片诊断的敏感性和特异性，减少误诊及漏诊等现象，并且很大程度上提高了病理学家或医生的工作效率。

近年来，病理图像的研究有很大的进展，但是同样存在两个问题：第一，在细胞病理涂片的制作方面，由于不同病理机构和不同样本之间制作时存在着染色差异，会导致计算机辅助诊断中输入的细胞病理涂片图像差异，从而降低最终分类的准确率；第二，由于细胞病理涂片制作需要从患者病灶处提取组织，会在对病人造成一定程度的痛苦，再加上制片步骤繁复，不适宜大规模制取。同时，医学影像往往涉及到病人隐私问题，对于病理数据采集的要求十分苛刻，从而得到的细胞病理涂片较为匮乏，对数字病理诊断的发展影响很大。

因此，如何在有限的病理数据集上获取更多有效信息，成为了数字病理图像上需要解决的一个重要问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种细胞病理涂片的处理方法，该处理方法能够提高细胞病理涂片的数字图像的质量。

本发明实施例还提供一种细胞病理涂片的处理系统，该系统能够提高细胞病理涂片的数字图像质量。

本发明实施例是这样实现的：

一种细胞病理涂片的处理系统，包括：细胞图像采集模块、细胞图像预处理模块、细胞图像检测分割模块、细胞图像染色自动调节模块、及分级识别模块，其中，

细胞图像采集模块，用于扫描细胞病理涂片并保存；

细胞图像预处理模块，用于对保存的细胞病理涂片进行去噪过滤；