申请/专利权人：杭州迪英加科技有限公司

申请日：2021-11-12

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN114240836B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06V20/69;G16H30/20;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.04.26#专利申请权的转移;2022.04.12#实质审查的生效;2022.03.25#公开

摘要：本发明公开了一种鼻息肉病理切片分析方法、系统和可读存储介质，通过图像采集器实时采集实体切片的显微镜下的病理图像信息，并发送给处理器。处理器接对所述鼻息肉病理图像上所有细胞进行有效区域检测，去除当前视野中上皮区域、血管区域、腺体区域后再统计当前视野下的浆细胞、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和淋巴细胞数量；并统计上述四类炎症细胞总和作为当前视野下总体炎症细胞数目；然后计算浆细胞、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和淋巴细胞的百分比，通过当前玻片中随机10个高倍镜视野及热点视野下上述四类炎症细胞的数目及比例，最终判断当前切片患者鼻息肉炎症类别，最后将统计结果进行存储。本发明有助于鼻窦炎患者个体化诊疗及预后改善。

主权项：1.一种鼻息肉病理切片分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集鼻息病理切片图像，对鼻息病理切片图像进行预处理，使鼻息肉病理切片图像各参数符合数字病理切片图像各参数的要求；将预处理后的鼻息病理切片图像切分成若干个小图，再输入训练好的特征校正检测模型进行处理，去除当前视野中上皮区域、血管区域、腺体区域后再统计当前视野下的浆细胞、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和淋巴细胞数量；并统计上述四类炎症细胞总和作为当前视野下总体炎症细胞数目；然后计算浆细胞、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和淋巴细胞的百分比；通过当前玻片中随机10个高倍镜视野及热点视野下上述四类炎症细胞的数目及比例，最终判断当前切片患者鼻息肉炎症类别；所述特征校正检测模型，具体为：在深度学习模型的编码器和解码器之间建立了特征解耦通路；特征解耦通路首先通过合并多个尺度的特征来连接编码器中的图层并将其重新组合；然后从全局视图中消除背景噪声，以获得自动选择的特征，自动选择的特征将重点更多地放在前景细胞上，之后，将自动选择的特征选择性的补充到解码器；此外，在深度学习模型的训练过程中，通过添加特征解耦通路将原始梯度反向传播优化为网状反向传播，以指导编码器和解码器提取前景细胞的更多语义特征；最后，在特征解耦通路的指导下，编码器和解码器将更多的精力放在前景细胞上，并减少来自模糊背景的干扰。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州迪英加科技有限公司 一种鼻息肉病理切片分析方法、系统和可读存储介质

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