一種數位化病理分析系統及方法與流程
2023-10-06 09:37:04
本發明涉及數位化醫療領域，特別涉及一種數位化病理分析系統，還涉及一種數位化病理分析方法。
背景技術：
我國是人口大國，而且已經步入老齡化社會，看病難是困擾我國醫療行業的首要難題。
看病難的原因主要是醫療資源的分布不均，患者就診都希望去大醫院找專家，而專家的數量和精力有限，每天只能就診一定數量的患者，導致很多需要就診的患者無法及時得到醫治，延誤了確診和治療的最佳時機。
雖然我國一直致力於醫療領域的改革，但專家的數量有限，而且專家的就診醫院固定，無法從根本上實現患者對醫療資源的公平分配。
隨著數位化、網際網路以及大數據技術的飛速發展，如何搭乘信息化的快車，將醫療資源通過信息化的方式實現合理分布，是目前我國醫療領域亟待解決的問題。
技術實現要素：
本發明提出一種數位化病理分析系統及方法，將雲計算技術與醫療相結合，實現了病灶的智能診斷和專家資源的有效分配。
本發明的技術方案是這樣實現的：
一種數位化病理分析系統，包括：攝像頭、上位機和雲端伺服器；
攝像頭通過運載裝置搭載並輸送至人體內的檢測位置，用於拍攝病灶位置的病灶圖像；
上位機接收攝像頭拍攝的病灶圖像並進行保存，同時將病灶圖像上傳至雲端伺服器；
雲端伺服器包含病理庫，病理庫中存儲有該種病灶的病理圖像和健康圖像，雲端伺服器將病理圖像和健康圖像拆分成多個大區域，大區域根據該種病灶易患病位置進行劃分，每個大區域又按順序劃分成多份小區域，病理圖像和健康圖像所有小區域都有一個序列號；
雲端伺服器接收攝像頭拍攝的病灶圖像，根據與病理圖像和健康圖像相同的拆分原理將攝像頭拍攝的病灶圖像劃分成多份小區域，所有小區域都有一個序列號；雲端伺服器將拍攝的病灶圖像與健康圖像相同序列號的小區域進行比對，如果比對結果中，相似度達標的小區域數量沒有高於標準值，則認為該病灶圖像為病理樣本，接下來，該病理樣本再與不同的病理圖像相比較，當比較結果中相似度達標的小區域數量高於標準值，則認為該病灶圖像為該病理；如果同批次的多個圖像中有50％及以上判斷出為該病理，則將病理庫中存儲的該病理治理方法下發到上位機，患者通過治理方法對病情進行治理；如果病理庫中所有病理圖像都與上傳的病灶圖像不匹配，則將病灶圖像分發到專家電腦端，由專家人工給出病理判斷和治理方法。
可選地，所述雲端伺服器對病灶圖像、健康圖像、病理圖像的拆分過程具體為：
步驟(a)，對圖像進行網格劃分，一級網格劃分大區域，二級網格劃分小區域；
步驟(b)，創建一個小區域節點集合，和一個數據區域，所述數據區域用於存放每個小區域節點的地址；
步驟(c)，每個小區域節點的地址對應一個單獨的像素存放區域，用於存放該小區域所有像素數據；
步驟(d)，按照序列號依次遍歷每一個小區域，將小區域中每一個像素點vi(xi,yi,zi)存放到該小區域對應的像素存放區域，當完成遍歷後，該張圖像拆分完成。
可選地，接下來，雲端伺服器將病灶圖像與健康圖像或者病理圖像進行比對的過程，具體為：
步驟(e)，將不同圖像相同序列號的小區域進行比對，如果像素匹配度達到標準值，則認為該序列號的兩個小區域為相似；
步驟(f)，大區域中，相似小區域的數量達到標準值，則認為該序列號相同的兩個大區域為相似；
步驟(g)，如果大區域相似的數量達到標準值，則認為兩張圖像匹配。
本發明還提出了一種數位化病理分析方法，將攝像頭通過運載裝置搭載並輸送至人體內的檢測位置，用於拍攝病灶位置的病灶圖像；
上位機接收攝像頭拍攝的病灶圖像並進行保存，同時將病灶圖像上傳至雲端伺服器；
雲端伺服器包含病理庫，病理庫中存儲有該種病灶的病理圖像和健康圖像，雲端伺服器將病理圖像和健康圖像拆分成多個大區域，大區域根據該種病灶易患病位置進行劃分，每個大區域又按順序劃分成多份小區域，病理圖像和健康圖像所有小區域都有一個序列號；
雲端伺服器接收攝像頭拍攝的病灶圖像，根據與病理圖像和健康圖像相同的拆分原理將攝像頭拍攝的病灶圖像劃分成多份小區域，所有小區域都有一個序列號；雲端伺服器將拍攝的病灶圖像與健康圖像相同序列號的小區域進行比對，如果比對結果中，相似度達標的小區域數量沒有高於標準值，則認為該病灶圖像為病理樣本，接下來，該病理樣本再與不同的病理圖像相比較，當比較結果中相似度達標的小區域數量高於標準值，則認為該病灶圖像為該病理；如果同批次的多個圖像中有50％及以上判斷出為該病理，則將病理庫中存儲的該病理治理方法下發到上位機，患者通過治理方法對病情進行治理；如果病理庫中所有病理圖像都與上傳的病灶圖像不匹配，則將病灶圖像分發到專家電腦端，由專家人工給出病理判斷和治理方法。
可選地，所述雲端伺服器對病灶圖像、健康圖像、病理圖像的拆分過程具體為：
步驟(a)，對圖像進行網格劃分，一級網格劃分大區域，二級網格劃分小區域；
步驟(b)，創建一個小區域節點集合，和一個數據區域，所述數據區域用於存放每個小區域節點的地址；
步驟(c)，每個小區域節點的地址對應一個單獨的像素存放區域，用於存放該小區域所有像素數據；
步驟(d)，按照序列號依次遍歷每一個小區域，將小區域中每一個像素點vi(xi,yi,zi)存放到該小區域對應的像素存放區域，當完成遍歷後，該張圖像拆分完成。
可選地，接下來，雲端伺服器將病灶圖像與健康圖像或者病理圖像進行比對的過程，具體為：
步驟(e)，將不同圖像相同序列號的小區域進行比對，如果像素匹配度達到標準值，則認為該序列號的兩個小區域為相似；
步驟(f)，大區域中，相似小區域的數量達到標準值，則認為該序列號相同的兩個大區域為相似；
步驟(g)，如果大區域相似的數量達到標準值，則認為兩張圖像匹配。
本發明的有益效果是：
(1)將雲計算技術與醫療相結合，通過雲端伺服器的病理庫對分散在各地醫院的圖像採集設備採集的病灶圖像進行分析判斷，及時應對患者病情；
(2)對於無法通過數位化技術判斷的情況，通過互聯專家電腦端實現專家會診，進而實現了醫療資源的有效分配，使患者能夠得到專家的遠程會診；
(3)將大多數易於判斷的病情通過病理庫進行分析並給出結果，同時給出相應的治療方案，對於病理庫無法判斷的病情，由專家通過人工診斷，節省了醫療專家的時間，並實現的優質醫療資源的最優分配。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明一種數位化病理分析系統的控制框圖；
圖2為本發明的雲端伺服器對病灶圖像、健康圖像、病理圖像進行拆分過程的流程圖；
圖3為本發明的雲端伺服器將病灶圖像與健康圖像或者病理圖像進行比對過程的流程圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
如圖1所示，本發明提出了一種數位化病理分析系統，包括攝像頭、上位機和雲端伺服器。
本發明的數位化病理分析系統包括多個攝像頭，而且多個攝像頭分布在全國各地的醫院中，攝像頭通過運載裝置搭載並輸送至人體內的檢測位置，用於拍攝病灶位置的病灶圖像。這樣，分布在全國各地的患者就能在當地就診，實現圖像就近採集，大大方便了患者就醫。
攝像頭的取樣位置及取樣頻率根據病灶的發病位置設置，例如發病頻率高的位置取樣頻率高，發病頻率低的位置取樣頻率低。或者，病灶的取樣由醫生人工採集完成，當發現病灶時取樣，未發現病灶時不取樣。
上位機接收攝像頭拍攝的病灶圖像，當拍攝的病灶圖像完整度符合標準值(例如80％為標準值)時判定為合格取樣，上位機進行保存，並將合格取樣上傳至雲端伺服器。如果拍攝的病灶圖像完整度不符合標準值(例如80％為標準值)時判定為不合格取樣，上位機不保存，例如拍攝的圖像模糊，完整度無法滿足要求，則判斷為不合格取樣。
雲端伺服器包含病理庫，病理庫中存儲有各種病症的病理圖像和健康圖像，由於各病症的圖像已經進行了分類存儲，因此，通過選擇分類可以初步鎖定病理庫中該種病灶的所有病理圖像和健康圖像。
雲端伺服器將病理圖像和健康圖像拆分成多個大區域，大區域根據病灶易患病位置進行劃分，每個大區域又按順序劃分成多份小區域，這樣病理圖像和健康圖像所有小區域都分配有一個序列號。
雲端伺服器接收攝像頭拍攝的病灶圖像，根據病理圖像和健康圖像相同的拆分原理將攝像頭拍攝的病灶圖像劃分成多份小區域，所有小區域都有一個序列號。雲端伺服器將拍攝的病灶圖像與健康圖像相同序列號的小區域進行比對，如果比對結果中，相似度達標的小區域數量沒有高於標準值，則認為該病灶圖像為病理樣本，接下來，該病理樣本再與不同的病理圖像相比較，當比較結果中相似度達標的小區域數量高於標準值，則認為該病理圖像為該病理。如果同批次的多個病灶圖像中有50％及以上判斷出為該病理，則將病理庫中存儲的該病理治理方法下發到上位機，患者通過治理方法對病情進行治理。如果病理庫中所有病理圖像都與上傳的病灶圖像不匹配，則將病灶圖像分發到領域專家電腦端，由該領域專家人工給出病理判斷和治理方法。
如圖2所示，上述雲端伺服器對微觀圖像、健康圖像、病理圖像的拆分過程具體為：
步驟(a)，對圖像(微觀圖像或者健康圖像或者病理圖像)進行網格劃分，一級網格劃分大區域，二級網格劃分小區域；一級網格並不是固定大小，也不是固定的形狀，由於大區域是根據該種病灶易患病位置進行劃分，因此，一級網格根據易患病位置將病灶圖像劃分為多個大區域，病灶被圈定在一級網格中，然後再在一級網格中用二級網格劃分小區域；
步驟(b)，創建一個小區域節點集合，和一個數據區域，所述數據區域用於存放每個小區域節點的地址；
步驟(c)，每個小區域節點的地址對應一個單獨的像素存放區域，用於存放該小區域所有像素數據；
步驟(d)，按照序列號依次遍歷每一個小區域，將小區域中每一個像素點vi(xi,yi,zi)存放到該小區域對應的像素存放區域，當完成遍歷後，該張圖像拆分完成。
如圖3所示，接下來，雲端伺服器將病理圖像與健康圖像或者病理圖像進行比對的過程，具體為：
步驟(e)，將不同圖像相同序列號的小區域進行比對，如果像素匹配度達到標準值，則認為該序列號的兩個小區域為相似；
步驟(f)，大區域中，相似小區域的數量達到標準值，則認為該序列號相同的兩個大區域為相似；
步驟(g)，如果大區域相似的數量達到標準值，則認為兩張圖像匹配。
通過上述比對過程，可以精確的判斷兩張圖像的相似度，根據相似度判斷病灶圖像是健康還是病理，如果是病理，則可以匹配出哪種病理，進而給出治理方法或尋求專家人工判斷。
本發明的數位化病理分析系統，將分散在各地的攝像頭採集設備集中管理，通過雲端伺服器對病症做出預判並給出治理方法，實現病症的智能診斷和專家服務。
本發明還提出了一種數位化病理分析方法，其分析原理與上述分析系統相同，這裡不再贅述。
以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，並不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。