[發明專利]一種用于顯微鏡下病理圖像的自動尋焦方法和系統

有效

• 申請號: 202011270741.3
• 申請日: 2020-11-13
• 公開（公告）號: CN112363309B
• 公開（公告）日: 2023-02-17
• 發明（設計）人: 汪太平;張敏飛
• 申請（專利權）人: 杭州醫派智能科技有限公司
• 主分類號: G02B21/24
• 分類號: G02B21/24
• 代理公司: 杭州天昊專利代理事務所(特殊普通合伙) 33283
• 代理人: 何碧珩

1.一種用于顯微鏡下病理圖像的自動尋焦方法，其特征在于，所述方法能夠用于數字切片儀在顯微鏡下采集病理圖像的過程中的自動尋焦，所述方法包括如下步驟：

(1)布置設備和采集對象：將顯微鏡和攝像頭正對采集區域，將載有病理切片的載玻片放置在采集區域，檢測設備是否正常運作；

(2)調整圖像的采集位置：通過顯微鏡和攝像頭拍攝采集區域的參照照片，根據參照照片調整顯微鏡和攝像頭的拍攝位置和高度；

(3)病理圖像的粗定位：拍攝較大范圍內載玻片的照片，通過清晰度算法確認病理切片的范圍，將范圍設定為細尋焦區域；

所述的粗定位具體包括以下步驟：

(3.1)手動設定病理圖像的尋焦段A-B，其中A和B為坐標系中Z方向的坐標數值，且A＞B；

(3.2)以較大的步進距離S進行沿A-B的方向進行移動拍攝，獲取(A-B)/S+1張病理圖像；

(3.3)用Sobel算子處理所采集到的(A-B)/S+1張病理圖像，得到每張病理圖像在X方向和Y方向上的響應(x,y)，用公式計算梯度圖，用梯度圖的均值表示對應的病理圖像的清晰度值，從而獲得一個由(A-B)/S+1個清晰度值組成的清晰度向量，找出其中的極大值，將該極大值所對應的病理圖像作為清晰度值最高的病理圖像；

(3.4)如果上一步驟中的極大值≥2，則通過基于深度學習的算法計算清晰度值，再取其中的最大值，將該最大值所對應的病理圖像作為清晰度值最高的病理圖像；

(3.5)用基于深度學習的分類算法判斷病理圖像的內容是否為背景，如果是，則換一個視野，重復上述步驟，直到病理圖像內容全為前景，將該全為前景的病理圖像內容所在的區域設定為細尋焦區域C；

(4)病理圖像的細尋焦：在細尋焦區域內進行較小范圍的移動和拍攝，用清晰度算法，找出最清晰的連續3張照片，以這3張照片對應的位置和清晰度，用二次曲線方法擬合出最終的焦點位置；

所述的細尋焦具體包括以下步驟：

(4.1)設定細尋焦區域C的某一邊角為基準點，在此步驟中，細尋焦區域C是Z方向上的一個位置，C的數值可以用該位置對應的Z方向坐標值來表示；

(4.2)調整顯微鏡和攝像頭沿Z方向移動距離N，以較小的步進距離s，拍攝(C+N-(C-N))/s+1張照片；

(4.3)用清晰度算法，找出最清晰的連續3張病理圖片，以這3張病理圖片對應的位置和清晰度值，用二次曲線方法擬合出最終的焦點位置。

2.根據權利要求1所述的一種用于顯微鏡下病理圖像的自動尋焦方法，其特征在于，在調整圖像的采集位置時，將參照照片發送給中央處理器，中央處理器根據設定的坐標系統調整顯微鏡和攝像頭在X方向和Y方向上的位置，使參照照片上載玻片的左下角位于坐標系統的原點位置，根據顯微鏡和攝像頭的拍攝范圍和參照照片上載玻片的對應位置調整顯微鏡和攝像頭在Z方向上的位置。

3.根據權利要求1所述的一種用于顯微鏡下病理圖像的自動尋焦方法，其特征在于，所述采集區域的范圍形狀為矩形或者平行四邊形。

4.根據權利要求1所述的一種用于顯微鏡下病理圖像的自動尋焦方法，其特征在于，在粗定位步驟中所設定的細尋焦區域C為矩形或者平行四邊形。

5.根據權利要求1所述的一種用于顯微鏡下病理圖像的自動尋焦方法，其特征在于，所述二次曲線擬合的計算公式為y＝ax²+bx+c，參數為a，b，c，其中x為顯微鏡和攝像頭在z方向的坐標位置，y為每張圖片對應的清晰度值。

6.一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器在執行所述計算機程序時能夠實現如權利要求1至5中任一項所述的自動尋焦方法的步驟。

7.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時能夠實現如權利要求1至5中任一項所述的自動尋焦方法的步驟。