摘要
本发明涉及医学影像处理领域,尤其涉及一种无染色活检细胞的病变识别方法及系统,该方法包括:通过脉冲激光与高速成像的时序同步控制,对高速流动的无染色活检细胞进行成像采集,得到原始细胞图像;对原始细胞图像进行图像预处理,得到预处理后的细胞图像;对预处理后的细胞图像进行多目标切割,得到标准化单细胞图像;基于深度学习模型提取标准化单细胞图像的多尺度特征,得到无染色活检细胞对应的病变识别结果;基于预设的结构化报告生成算法与统计分布建模机制,对病变识别结果进行结构化整合,得到结构化细胞诊断报告。本发明通过通过脉冲激光成像及深度学习特征提取,实现无染色活检细胞自动化病变识别,高效生成报告,辅助精准诊断。
技术关键词
图像
融合特征
染色
成像设备
病变识别方法
深度学习模型
动态调节激光
机制
脉冲激光光源
生成算法
智能识别模块
对比度
离线
分支
映射算法
微流控通道
成像模块
深度学习特征提取