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[發明專利]一種病理切片判讀方法及系統在審

專利信息
申請號: 201910863401.2 申請日: 2019-09-12
公開(公告)號: CN110763678A 公開(公告)日: 2020-02-07
發明(設計)人: 李涵生;崔燦;慧文麗;楊林;崔磊 申請(專利權)人: 杭州迪英加科技有限公司
主分類號: G01N21/84 分類號: G01N21/84;G01N33/574;G01N33/68;G02B21/36;G06K9/62
代理公司: 11486 北京博維知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 代理人: 張倩
地址: 311121 浙江省杭州市余杭區倉前街道*** 國省代碼: 浙江;33
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 病理圖像 病理切片 判讀系統 處理器 預處理 標注 顯微鏡 計算機可讀存儲介質 免疫組化染色 計算機程序 來自處理器 攝像頭采集 輔助醫生 人工智能 判讀 切片 申請 顯示器 存儲 發送 診斷 輸出 檢測 醫生
【權利要求書】:

1.病理切片判讀方法,適用于病理切片判讀系統,所述系統包括顯微鏡、顯微鏡攝像頭、處理器以及顯示器,所述顯微鏡攝像頭安裝在顯微鏡上,與處理器通訊連接,處理器與顯示器連接,其特征在于,所述判讀方法包括:

S10,顯微鏡攝像頭采集顯微鏡下的實體PD-L1免疫組化染色切片的病理圖像,并發送至處理器;

S20,處理器對所述病理圖像進行預處理,使得病理圖像的HSV顏色空間與設定閾值相一致;

S30,處理器對經過預處理的病理圖像進行處理、檢測,判斷所述實體PD-L1免疫組化染色切片當前處于低倍視野下還是高倍視野下;當所述實體PD-L1免疫組化染色切片當前處于低倍視野下時,在病理圖像上標注出感興趣區域,當所述實體PD-L1免疫組化染色切片當前處于高倍視野下時,在病理圖像上標注出感興趣病理指標;輸出經過標注的病理圖像;

S40,顯示器接收并顯示來自處理器的經過標注的病理圖像。

2.根據權利要求1所述的病理切片判讀方法,其特征在于,S30,具體包括:S31,處理器確定所述病理圖像的MPP值;

S32,處理器將所述病理圖像的MPP值與設定的MPP值m1進行對比,當所述病理圖像的MPP值大于等于m1時,所述實體PD-L1免疫組化染色切片當前處于低倍視野下,則采用低倍視野腫瘤區域分割模型進行腫瘤區域劃分,計算陽性區域的置信度,將陽性區域置信度轉換為熱力圖映射至原病理圖形后輸出;當所述病理圖像的MPP值小于m1時,所述實體PD-L1免疫組化染色切片當前處于高倍視野下,則采用高倍視野細胞檢測模型進行陰性/陽性細胞檢測,統計陽性細胞數和陰性細胞數,計算PD-L1陽性評分,并標注在所述病理圖像上輸出。

3.根據權利要求2所述的病理切片判讀方法,其特征在于,所述S32在將采用低倍視野腫瘤區域分類模型進行腫瘤區域劃分前,還包括:

將所述經過預處理的病理圖像調整為MPP值為m1的病理圖像;

將所述MPP值為m2的病理圖像分割成若干個大小適宜的小圖片,輸入所述低倍視野腫瘤區域分類模型。

4.根據權利要求3所述的病理切片判讀方法,其特征在于,所述S32采用高倍視野細胞檢測模型進行陰性/陽性細胞檢測前,還包括:

將所述經過預處理的病理圖像調整為MPP值為m1的病理圖像;

將所述MPP值為m1的病理圖像分割成若干個大小適宜的小圖片,輸入所述高倍視野細胞檢測模型高倍視野細胞檢測模型。

5.根據權利要求3所述的病理切片判讀方法,其特征在于,所述高倍視野細胞檢測模型采用循環神經網絡作為編碼器,采用關鍵點檢測網絡作為解碼器,輸出陽性細胞與陰性色細胞的細胞核,每個關鍵點就是一個細胞,結合先驗知識分別統計陽性細胞數和陰性細胞數。

6.根據權利要求5所述的病理切片判讀方法,其特征在于,所述編碼器采用殘差網絡,包括殘差塊1、殘差塊2、殘差塊3以及殘差塊4,4個殘差塊的感受野由低到高逐漸變大,所述循環神經網絡在殘差塊2和殘差塊3之間共享其他輸入圖片的切片特征。

7.根據權利要求1所述的甲狀腺冰凍切片診斷方法,其特征在于,所述S40,顯示器與顯微鏡攝像頭同步顯示所述甲狀腺冰凍切片同一部位的病理圖像。

8.病理切片判讀系統,其特征在于,包括:

顯微鏡,用于觀察實體PD-L1免疫組化染色切片;

顯微鏡攝像頭,與所述顯微鏡鏡頭連接,用于采集顯微鏡下實體PD-L1免疫組化染色切片的病理圖像;

處理器,與所述顯微鏡攝像頭通訊連接,接收來自顯微鏡攝像頭的病理圖像,對所述病理圖像進行處理、檢測,標注出病理圖像上的感興趣區域或是感興趣病理指標輸出經過標注的病理圖像;

顯示器,與所述處理器連接,接收并顯示經過標注的病理圖像。

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