[发明专利]图像质量评价方法

说明书

本发明涉及图像质量评价方法，用于评价病理图像的质量，包括：判断所述病理图像是经扫描获得的数字病理图像还是通过摄像头获得的实时采集图像，当所述病理图像是数字病理图像时，先判断图像的成像质量，如果成像质量差，则结束图像质量评价，输出判断结果；否则，再判断图像的内容质量，输出判断结果；当所述病理图像是实时采集图像时，判断图像的内容质量，输出判断结果。本申请对于数字病理图像模拟医学专家的判断过程，先是判断扫描质量，对于明显扫描质量不合格的病理图像直接定义为不合格图像，不进行内容质量的判断，从而提高质控环节的工作效率。

技术领域

本发明涉及图像评价领域，特别是涉及图像质量评价方法。

背景技术

图像质量是指人们对图像视觉感受的评价，也是指图像提供给医生的信息度，对于医学图像处理系统而言，其信息的主体是图像，衡量这个系统的主要指标就是图像质量。医学图像是为临床诊断服务的，大多采用主观评价的方法，但是这种方法需要组织医生多次重复实验，耗时长、成本高，同时，主观评价方法易受到医生知识背景、观测目的和环境等影响，稳定性和可移植性差，且难以用数学模型表达，因此无法广泛推广应用。

此外，人工智能与病理诊断的结合即人工智能辅助判读是当前医学领域提升病理诊断效率和准确性的新趋势，病理图像的质量会影响服务器的运算成本进而影响辅助判读的效率和算法结果的可信度，因此，如何保证输入病理图像的质量也是人工智能辅助判读首要解决的技术问题。

发明内容

本发明的一个目的在于将人工智能应用于病理图像的质量评价，以提升病理图像质量评价的快速性和准确性，本发明提供了图像质量评价方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：图像质量评价方法，用于评价病理图像的质量，包括：判断所述病理图像是经扫描获得的数字病理图像还是通过摄像头获得的实时采集图像，当所述病理图像是数字病理图像时，先判断图像的成像质量，如果成像质量差，则结束图像质量评价，输出判断结果；否则，再判断图像的内容质量，输出判断结果；当所述病理图像是实时采集图像时，判断图像的内容质量，输出判断结果。

进一步地，所述数字病理图像的成像质量判断方法，具体包括：对所述数字病理图像进行第一图像采样，采集m1倍率下的低倍图像样本，将所述低倍图像样本切分为多张大小相同的切分图像，将多张大小相同的切分图像输入低倍质量判断模型进行成像质量判断，低倍质量判断模型输出每张切片图像的成像质量评分，根据成像质量评分，判断低倍图像样本的成像质量，输出判断结果。

进一步地，所述低倍质量判断模型进行质量判断的方法包括：在所得每张切片图像的质量评分中取最小值，如果此最小值小于阈值a，则将数字病理图像判为扫描质量不合格；否则，为扫描质量合格。

进一步地，所述数字病理图像的内容质量判断方法，具体包括：对所述数字病理图像进行第二图像采样，从m2倍率下随机采集多个设定大小的高倍图像样本，将所述高倍图像样本输入高倍质量判断模型进行内容质量判断，输出判断结果。

进一步地，所述高倍质量判断模型进行质量判断的方法包括：将所述多个高倍图像样本输入高倍质量判断模型，高倍质量判断模型输出每张高倍图像样本的质量评分，将所得的质量评分取平均值，若所得平均值小于阈值b1，则将数字病理图像判断为内容质量合格；否则，为内容质量不合格。

进一步地，所述实时采集图像的内容质量判断方法，具体包括：对所述实时采集图像进行图像采集，将采集的实时采集图像输入高倍质量判断模型进行内容质量判别，高倍质量判断模型输出图像的质量评分，若所述实时采集图像评分小于阈值b3，则将所述实时采集图像判断为内容质量合格；否则，为内容质量不合格。