一种基于ASCUS宫颈样本病理结果的分析方法与流程

本发明涉及医学图像处理领域，具体地指一种基于ascus宫颈样本病理结果的分析方法。

背景技术：

1、宫颈细胞学评估是一种常用的筛查方法，用于早期发现宫颈癌前病变。ascus(不确定意义的宫颈细胞)是一种常见的宫颈细胞学诊断结果，其具有不确定的意义，需要进一步评估和分类，以确定继续治疗的最佳方案。

2、通过针对ascus类型细胞进行阴阳分类，可以更准确地确定是否存在潜在的病变，避免误诊或漏诊，可以指导治疗决策，提高疾病预测能力，并优化资源分配，从而为患者提供更好的医疗服务。通过细胞图像处理和机器学习技术，提高对ascus样本的诊断准确性对指导治疗决策、提高疾病预测能力和优化资源分配发挥重要作用，能够为患者提供更好的诊疗服务。

技术实现思路

1、本发明的目的就是解决上述背景中的技术问题，提出一种基于ascus宫颈样本病理结果的分析方法，包括以下步骤：

2、s1、扫描全玻片得到宫颈细胞数字图像；

3、s2、将特定大小的图像输入目标检测模型检测可疑的阳性细胞，输出细胞在图像中的位置，并记录；

4、s3、将可疑阳性细胞图像裁剪成固定大小的图像块，然后输入阴阳细胞分类模型，对细胞进行阴阳性分类；

5、s4、提取步骤s3中阳性细胞的特征向量，输入阳性样本定性模型，判断宫颈样本的阳性类别；

6、s5、通过步骤s4中得到的定性结果和特征向量，进一步判断ascus样本的病理阴阳结果；

7、s6、对步骤s5得到的病理结果为阳性的样本进行分级，样本的阳性级别包括cin1级、cin2级和cin3级。

8、优选的方案中，步骤s2中，采用三个分类步骤，包括：s21、分离并删除杂质图像；

9、s22、分离阴性细胞图像；

10、与s22并列的，s23分离阳性细胞图像；

11、由以上步骤得到可疑阳性细胞图像。

12、优选的方案中，步骤s6还包括以下步骤：

13、s61、对可疑阳性细胞图像再次进行预处理，预处理包括去噪、增强对比度和平滑操作；

14、s62、根据提取的特征，定位细胞核的位置；

15、s63、根据细胞核的位置和形态特征，分析细胞核在上皮层内的分布，通过推测细胞核到上皮层表面的距离估计异常细胞在宫颈上皮层内的扩展深度。

16、优选的方案中，步骤s63中，通过建立几何模型来推测细胞核到上皮层表面的距离，具体为：将上皮层近似为一系列平行的层级，每个层级都包含有细胞核；

17、细胞核到上皮层表面的距离可以通过计算细胞核所在层级的数量来估计。

18、优选的方案中，步骤s63中，建立几何模型的步骤包括：

19、s631、根据上皮层的厚度和细胞核的位置分布，确定层级数量；

20、s632、通过测量多个细胞核所在层级的数量来估计上皮层的厚度；

21、s633、通过将细胞核所在层级的数量乘以每个层级的厚度来估计细胞核到上皮层表面的距离；

22、s634、计算细胞核距离上皮层表面的深度与上皮层厚度比值，根据设定的阈值进行分级。

23、优选的方案中，步骤s634具体为：细胞核距离上皮层表面的深度小于等于上皮层厚度的三分之一时，将细胞分为cin1级；

24、当细胞核距离上皮层表面的深度介于上皮层厚度的三分之一至三分之二之间时，将该细胞分为cin2级；

25、当细胞核距离上皮层表面的深度大于等于上皮层厚度的三分之二时，将细胞分为cin3级。

26、本发明的有益效果为：

27、1)传统的病理学评估存在一定的主观性和误诊率，而该方法利用计算机视觉技术和机器学习算法进行自动化分析，可以减少人为因素对诊断结果的影响，提高诊断的准确性；

28、2)对于ascus样本的阴阳结果的判断和分级可以为医生提供更准确的信息，帮助他们制定更合理的治疗方案，提高患者的治疗效果；

29、3)该方法可以对阳性样本进行进一步分级，将ascus样本分为cin1、cin2和cin3，这有助于预测患者未来可能发展为恶性疾病的风险，提前采取干预措施，降低疾病的发展风险；

30、4)该方法的自动化分析可以大大减少对人力资源的需求，提高工作效率，优化病理学资源的分配。

技术特征：

1.一种基于ascus宫颈样本病理结果的分析方法，其特征是包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于ascus宫颈样本病理结果的分析方法，其特征是：步骤s2中，采用三个分类步骤，包括：s21、分离并删除杂质图像；

3.根据权利要求2所述一种基于ascus宫颈样本病理结果的分析方法，其特征是：步骤s6还包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述一种基于ascus宫颈样本病理结果的分析方法，其特征是：步骤s63中，通过建立几何模型来推测细胞核到上皮层表面的距离，具体为：将上皮层近似为一系列平行的层级，每个层级都包含有细胞核；

5.根据权利要求3所述一种基于ascus宫颈样本病理结果的分析方法，其特征是：步骤s63中，建立几何模型的步骤包括：

6.根据权利要求5所述一种基于ascus宫颈样本病理结果的分析方法，其特征是：步骤s634具体为：细胞核距离上皮层表面的深度小于等于上皮层厚度的三分之一时，将细胞分为cin1级；

技术总结
本申请提供一种基于ASCUS宫颈样本病理结果的分析方法，包括以下步骤：S1、扫描全玻片得到宫颈细胞数字图像；S2、将特定大小的图像输入目标检测模型检测可疑的阳性细胞，输出细胞在图像中的位置，并记录；S3、将可疑阳性细胞图像裁剪成固定大小的图像块，然后输入阴阳细胞分类模型，对细胞进行阴阳性分类；S4、提取步骤S3中阳性细胞的特征向量，输入阳性样本定性模型，判断宫颈样本的阳性类别；S5、通过步骤S4中得到的定性结果和特征向量，进一步判断ASCUS样本的病理阴阳结果；S6、对S5得到的阳性样本进行分级，样本的阳性级别包括CIN1、CIN2和CIN3。通过对ASCUS类型宫颈细胞样本进行病理级别判断提高诊断准确性、指导治疗决策、提高疾病预测能力和优化资源分配。

技术研发人员：李诚,郝宗杰,曹得华,严姗,庞宝川
受保护的技术使用者：武汉兰丁智能医学股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/7