CN112150446A - 显微镜镜检阅片扫描方法、计算机设备和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种显微镜镜检阅片扫描方法、计算机设备和系统，该方法包括获取待检测离体生物样本在第一类物镜下的至少一个目标观察视野的第一图像集；分析第一图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第一图像集中的位置，存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，以评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质；响应于离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果，获取第一类物镜下的同一目标视野在第二类物镜下的第二图像集，分析第二图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第二图像集中的位置，存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像；其中，所述第二类物镜的放大倍数＞第一类物镜的放大倍数。本发明提供的技术方案可以辅助医疗人员提高阅片效率和准确度。
Description
技术领域
本发明涉及微生物扫描领域，具体而言，涉及一种显微镜镜检阅片扫描方法、计算机设备和系统。
背景技术
对于各种因病原微生物等导致的传染病而言，及时、快速、无遗漏的对患者进行诊断是非常必要的。
对于各种病原微生物等导致的传染病的检测来说，通常是使用病理样本涂片后在显微镜下由检测人员或计算机设备进行观察和诊断，因此观察到清楚、清晰的病理样本对于检测的准确性是重要的。
发明内容
本发明的实施例提供了一种显微镜镜检阅片扫描方法、电子设备和系统，可以辅助提高医疗人员的阅片效率和准确度。
在本发明的一个方面，提供了一种显微镜镜检阅片扫描方法，包括：
获取待检测离体生物样本在第一类物镜下的至少一个目标观察视野的第一图像集；
分析第一图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第一图像集中的位置，存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，以评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质；
响应于离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果，获取第一类物镜下的同一目标视野在第二类物镜下的第二图像集；
分析第二图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第二图像集中的位置，存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像；
其中，所述第二类物镜的放大倍数＞第一类物镜的放大倍数。
在一些实施例中，所述镜检阅片扫描方法还包括：
以第二图像集中评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质；
响应于在第二类物镜下离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果，获取第二类物镜下的同一目标视野在第三类物镜下的第三图像集；
分析第三图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第三图像集中的位置，存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像；
以评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质的检测结果；
其中，所述第三类物镜的放大倍数＞第二类物镜的放大倍数。
在一些实施例中，响应于离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果，存储第一图像集中评分最高的图像在观察视野中的位置；和/或，存储第二图像集中评分最高的图像在观察视野中的位置；和/或，存储第三图像集中评分最高的图像在观察视野中的位置。
在一些实施例中，存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的K张图像和后相邻的K张图像；和/或，存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的N张图像和后相邻的N张图像；和/或，存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的M张图像和后相邻的M张图像；其中，K、M、N为不小于1的正整数。
在一些实施例中，在离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果的情况下，获得所述第一图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的位置，作为第二图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的中央位置；和/或，获得所述第二图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的位置，作为第三图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的中央位置。
在一些实施例中，所述镜检阅片扫描方法，还包括：
根据评分最高的图像在所述第三图像集中的位置和在离体生物样本检查过程成像视野中的位置，通过第三类物镜重新对焦成像获得连续多张图像的第四图像集；
分析和评价所述第四图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在所述第四图像集中的位置，存储第四图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像。
在一些实施例中，所述第一预设结果包括阳性和/或高度疑似阳性，所述检测结果包括阳性和/或高度疑似阳性和/或疑似阳性和/或阴性。
在本发明的另一个方面，提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器配置成存储计算机程序；当所述计算机程序被所述处理器执行，使得所述处理器实现如前述任一实施例所述的方法。
在本发明的又一个方面，提供了一种显微镜镜检阅片扫描系统，包括如前述实施例的计算机设备，和与所述计算机设备连接的成像设备，所述成像设备配置成采集显微镜在物镜下对离体生物样本的成像。
在一些实施例中，所述镜检阅片扫描系统还包括与所述显微镜的载物台连接的驱动机构，所述驱动机构配置成调整所述载物台的位置。
本发明实施例提供的显微镜镜检阅片扫描方法、电子设备和系统，至少部分地具有如下技术进步：
1、通过不同放大倍率的物镜接替地对阳性或高度疑似阳性的目标进行观察和检测，有利于提高检测的准确率；
2、仅在出现阳性或高度疑似阳性的目标的情况下进行物镜切换，保证了检测的效率；
3、可利用高倍率油镜辅助医疗人员获得关于离体生物样本病理性质的确定性结果；
4、通过保存目标观察视野的高清晰度的图像及其前后的多张图像，实现了检测过程的可回顾性，有利于提高检查结果的可信度和可审核性。
附图说明
图1为本发明实施例的镜检阅片扫描方法的流程图；
图2为本发明实施例的镜检阅片扫描系统的框架图。
具体实施方式
下述将结合具体的实施例来详细描述本发明的各种示例性实施例。对示例性实施例的描述仅仅是说明性的，不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。本发明可以以许多不同的形式实现，不限于这里所述的实施例。提供这些实施例是为了使本发明透彻且完整，并且向本领域技术人员充分表达本发明的范围。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。
本发明使用的所有术语(包括技术术语或者科学术语)与本发明所属领域的普通技术人员理解的含义相同，除非另外特别定义。还应当理解，在诸如通用字典中定义的术语应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义，而不应用理想化或极度形式化的意义来解释，除非这里明确地这样定义。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在本发明的实施例中，离体指的是从动物或人体中将目标生物分离到体外环境，无论是通过手术或取样或呕吐物等进行的分离；生物样本泛指病原微生物或组织细胞，病原微生物包括但不限于：非细胞型微生物，如：主要包括病毒和朊粒等；原核细胞型微生物，如：细菌、立克次体、衣原体、支原体、螺旋体等；真核细胞型微生物，如：包括真菌、原虫、寄生虫(原虫、蠕虫、医学昆虫)及其虫卵等。组织细胞包括但不限于：组织切片及各种细胞。
在本发明的实施例中，在显微镜下找到观察视野中的观察对象是本领域技术人员广泛了解的。例如，通过对待检测样品进行荧光染色使其在显微镜下观察时离体生物样本区域具有特定的颜色，从而在显微镜下进行针对性的观察，各种常见微生物细菌的荧光染色方法是医疗领域所广泛掌握的。
以结核杆菌为例，可以采用金胺O荧光染色方法，在暗色(如蓝色)下观察时视野中的黄色绿或橙荧光区域说明存在结核杆菌，其它抗酸菌类似。
在本发明的实施例中，可以通过多种图像清晰度评价算法分析和评价所得图像的清晰度。
例如，在空域中评价图像的清晰度，通过分析图像的领域对比度，即相邻像素间的灰度特征的梯度差评价图像的清晰度。
例如，在频域中评价图像的清晰度，通过分析图像的频率分量，对焦清晰的图像高频分量较多，对焦模糊的图像低频分量较多，从而获得图像的清晰度。
例如，通过opencv等采用Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法、方差方法等一种或多种方法评价图像的清晰度。
例如，还可以通过神经网络等机器学习的方法评价图像的清晰度，通过一些图像数据库(如ImageNet等)训练神经网络，初始化权重，然后利用人工分类后的不同质量图像进行微调，从而实现图像清晰度评价功能。
例如，在本发明的一些实施例中，使用了图像集的概念从而表述多张图像所构成的集合，容易理解这种集合既可以是将多张图像以多个单独文件的形式存放于某个文件夹，还可以是将多张图像以一个文件的形式，例如以视频、动画文件的形式进行存放。当其以视频等文件形式进行存储时，图像在图像集中位置可以是其在视频中的帧位置，例如位于视频的第k帧。
例如，图像可以以jpg、jpeg、bmp、gif、webp、raw等任何图像学领域可处理和存储的文件格式进行存储。
在本发明的一些实施例中，物镜的规格例如可以是10×、20×、40×、60×、100×等物镜放大倍数。
在本发明的实施例中，成像设备例如是基于CCD或CMOS成像元件的数码相机、数码摄像头、数码录像机等，在离体生物样本检查过程中对物镜下的观察视野进行成像。
例如，可以选择具有高速成像能力的成像设备。如60fps、120fps、240fps等高速成像帧率的摄像头。
在本发明的实施例中，图像在图像集中的位置可以是图像在图像集中的序号，例如是拍摄的第N张图像(N为不小于1的整数)。通过对图像进行编号存储，有利于回顾观察。
参考图1，本发明的实施例提供了一种显微镜镜检阅片扫描方法，包括：
S10：获取待检测离体生物样本在第一类物镜下的至少一个目标观察视野的第一图像集；
例如，第一类物镜可以是低倍率的物镜，如10×、20×等规格的物镜。
例如，至少一个目标观察视野可以是在显微镜的观察下，染色的离体生物样本在载物台玻片上具有一个或多个存在荧光显色的区域。
当存在多个荧光显色区域时，可以重复该过程直到完成所有区域的处理。
S20：分析第一图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第一图像集中的位置，存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，以评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质；
例如，采用Laplacian梯度方法对图像集的每张图像进行质量分析获得对焦最清晰的图像。
例如，离体生物样本物理或病理性质可以是对生物样本的性质进行二分法判断，如阴性和阳性。
例如，离体生物样本物理或病理性质可以是对生物样本的性质进行四分法判断，如阴性、疑似阳性、高度疑似阳性和阳性。
例如，通过基于样本数据形成的打分方式对不同的检查结果进行评分从而区分为阴性、疑似阳性、高度疑似阳性和阳性。
例如，采用样本图像训练以形成一个卷积神经网络并在输出层采用LR逻辑回归分类器、Softmax分类器等分类器，输出结果以评分≥95％认定为阳性，以评分＜95％、≥75％认定为高度可疑阳性，以评分＜75％、≥50％认定为可疑阳性；评分范围不对应阳性、疑似阳性、高度疑似阳性的评分对应的物理或病理性质为阴性。
上述分类方式和类别仅为示意性的，根据所要检测的生物样本类型的不同，本领域技术人员可以根据需要设定不同的分类阈值、分类方式等。
除此之外，也可以采用传统的统计学方式或者经验方式对检测结果进行定性分类。
S30：响应于离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果，获取第一类物镜下的同一目标视野在第二类物镜下的第二图像集；
例如，第一预设结果可以是阳性和/或高度疑似阳性。
例如，同一目标视野指的可以是将在第一类物镜观察下的阳性或高度疑似阳性的生物样本区域通过移动载物台使其在第二类物镜下处于观察视野的中央位置。
例如，第二类物镜可以是相较于第一类物镜的高倍率的物镜，如40×、60×等规格的物镜。
S40：分析第二图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第二图像集中的位置，存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像；
其中，所述第二类物镜的放大倍数＞第一类物镜的放大倍数。
例如，第一类物镜可以是10×或20×，第二类物镜可以是40×或60×。
本发明实施例所提供的技术方案，通过在低倍物镜下观察到离体生物样本视野图像中的阳性或高度疑似阳性区域，然后将其在高倍物镜下进行更精细的成像和观察，能够显著提高检测的准确度，在不影响检测效率的前提下实现更精细的阳性或高度疑似细节。
例如，存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像、存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，可以是保存第一、第二图像集中评分最高的图像以及与该评分最高的图像前相邻的n1(例如，n1为5)张图像和后相邻的n2(例如n2为6)张图像。
在一些实施例中，存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的K张图像和后相邻的K张图像，K为不小于1的正整数。
例如，K为6。
在一些实施例中，存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的N张图像和后相邻的N张图像，N为不小于1的正整数。
例如，N为5。
在一些实施例中，所提供的镜检阅片扫描方法还包括：
以第二图像集中评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质；
响应于在第二类物镜下离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果，获取第二类物镜下的同一目标视野在第三类物镜下的第三图像集；
分析第三图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第三图像集中的位置，存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像；
以评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质的检测结果；
其中，所述第三类物镜的放大倍数＞第二类物镜的放大倍数。
例如，第三类物镜可以是100X油镜。
例如，检测结果包括阳和/或高度疑似阳性和/或疑似阳性和/或阴性。
容易理解，随着物镜放大倍数的提高，可以模拟人工看镜的方式确定离体生物样本的可以确定的物理或病理性质，从而更快的捕获阳性或高度疑似阳性的目标，排除在较低倍率下物镜观察的误判(疑似阳性和/或阴性)，辅助后期医疗人员提高诊断速度和准确率。
例如，存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，可以是保存第三图像集中评分最高的图像以及与该评分最高的图像前相邻的m1(例如，m1为3)张图像和后相邻的m2(例如m2为5)张图像。
在一些实施例中，存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的M张图像和后相邻的M张图像，M为不小于1的正整数。
例如，M为5。
在一些实施例中，在离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果的情况下，获得所述第一图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的位置，作为第二图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的中央位置；和/或，获得所述第二图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的位置，作为第三图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的中央位置。
例如，在对观察的离体生物样本进行自动对焦扫描时，自动记录每一个视野中获得评分最高照片时的三轴坐标(X、Y、Z)。例如，X轴与Y轴的座标数据表示在固定玻片时的位置点，Z轴数据为得到评分最高图像对焦位置(距离某个参照物，例如物镜等)，从而保存了每一个视野中评分最高照片时的载物台的精确位置。
在对第一图像集中的图像进行评价时记录最清楚照片拍摄时的(X、Y、Z)轴坐标，在第二物镜下观察时，将阳性或高度疑似阳性的生物样本移动载物台使其位于视野的正中央位置(即第二类物镜切换过来时的中央位置)。
在第二类物镜下进行观察成像时，由于第二类物镜的焦距与第一类物镜不同，可以对位于视野中央的区域进行再次对焦、拍照，保存对焦过程中所有照片形成第二图像集，分析第二图像集中每张图像的质量，记录其中最清晰的图像在第二图像集中的位置和该图像拍摄时的(x'、y'、z')坐标。
同理，以第二图像集中最清晰照片的位置作为第三类物镜拍摄第三图像集时载物台位于视野的正中央位置。
如上所述，尽管本发明的实施例没有明确描述，容易理解，在保存相关图像时，本发明的实施例至少保存了第一、第二、第三图像集中评分最高的图像的观察视野的坐标。
在一些实施例中，根据评分最高的图像在所述第三图像集中的位置和在离体生物样本检查过程成像视野中的位置，通过第三类物镜重新对焦成像获得连续多张图像的第四图像集；分析和评价所述第四图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在所述第四图像集中的位置，存储第四图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像。
例如，基于第三图像集中最清晰图像拍摄时的坐标位置，重新对阳性或高度疑似阳性的视野进行更精细的对焦并拍摄对焦过程的图片，在最清楚位置进行更密集的拍照对焦从而得到更多更清楚的信息更丰富的阳性或高度疑似阳性视野图片。在进行精扫描再现审核时，这些图片以视频或连续回放可以展示更丰富的阳性或高度疑似阳性细节，有利于审核医生对结果进行判断，大大提高审核医生对结果审核精确度。
例如，存储第四图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像可以是与评分最高的图像前相邻的L1(例如L1为6)和后相邻的L2(例如L2为5)张图像。
在一些实施例中，存储第四图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第四图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的L张图像和后相邻的L张图像，L为不小于1的正整数。
例如，L为5。
本发明的实施例还提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器配置成存储计算机程序；当所述计算机程序被所述处理器执行，使得所述处理器实现如所述实施例任一的阅片扫描方法。
其中，处理器可以是中央处理单元(CPU)或者现场可编程逻辑阵列(FPGA)或者单片机(MCU)或者数字信号处理器(DSP)或者专用集成电路(ASIC)等具有数据处理能力和/或程序执行能力的逻辑运算器件。一个或多个处理器可以被配置为以并行计算的处理器组同时执行上述检测方法，或者被配置为以部分处理器执行上述检测方法中的部分步骤，部分处理器执行上述检测方法中的其它部分步骤等。计算机指令包括了一个或多个由对应于处理器的指令集架构定义的处理器操作，这些计算机指令可以被一个或多个计算机程序在逻辑上包含和表示。
其中，计算机程序可以存储在本地存储器上，或通过通讯组件从网络上被下载和安装。
其中，存储器可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、移动存储器件或者上述的任意合适的组合。
为了实现计算机设备的操作，容易理解，还普遍性的具有输入/输出接口、通讯接口等，输入输出接口可以作为组件配置在计算机设备中，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。通信接口用于实现电子设备与其它装置的信息通讯以实现电子设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
参考图2，本发明的实施例还提供了一种显微镜镜检阅片扫描系统，包括如前述实施例的计算机设备4，和与所述计算机设备连接的成像设备1，所述成像设备配置成(面向显微镜的物镜)采集显微镜在物镜2(第一类物镜、第二类物镜、第三类物镜)下对位于载物台3上的离体生物样本的成像。
例如，成像设备可以通过线缆以有线的方式或者通过Wi-Fi、蓝牙等以无线的方式与计算机设备连通并传输图像。
例如，载物台连接有驱动机构，驱动机构配置成调整所述载物台的位置，例如通过马达、电机、MEMS驱动器等实现载物台的调整，驱动机构可以向计算机设备输出其所驱动的载物台的准确坐标，计算机设备通过该驱动机构在例如横向、纵向、深度、旋转等调整载物台面向物镜的具体位置，通过该驱动机构，可以使得计算机设备可以实现在不同倍率物镜下的全自动镜检阅片扫描，同时兼顾显微镜在低倍镜下有效诊断视野大和在高倍镜下有效诊断视野精细两个方面，大大提高阅片效率，提高阅片准确度,提高了对诊断结果审核时的精确度。
Claims (10)
1.一种显微镜镜检阅片扫描方法，其特征在于，包括：获取待检测离体生物样本在第一类物镜下的至少一个目标观察视野的第一图像集；分析第一图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第一图像集中的位置，存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，以评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质；响应于离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果，获取第一类物镜下的同一目标视野在第二类物镜下的第二图像集；分析第二图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第二图像集中的位置，存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像；其中，所述第二类物镜的放大倍数＞第一类物镜的放大倍数。
2.根据权利要求1所述的镜检阅片扫描方法，其特征在于，以第二图像集中评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质；响应于在第二类物镜下离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果，获取第二类物镜下的同一目标视野在第三类物镜下的第三图像集；分析第三图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在第三图像集中的位置，存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像；以评分最高的图像确定离体生物样本物理或病理性质的检测结果；其中，所述第三类物镜的放大倍数＞第二类物镜的放大倍数。
3.根据权利要求1或2所述的镜检阅片扫描方法，其特征在于，响应于离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果，存储第一图像集中评分最高的图像在观察视野中的位置；和/或，存储第二图像集中评分最高的图像在观察视野中的位置；和/或，存储第三图像集中评分最高的图像在观察视野中的位置。
4.根据权利要求1或2所述的镜检阅片扫描方法，其特征在于，存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第一图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的K张图像和后相邻的K张图像；和/或，存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第二图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的N张图像和后相邻的N张图像；和/或，存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像，包括存储第三图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前相邻的M张图像和后相邻的M张图像；其中，K、M、N为不小于1的正整数。
5.根据权利要求1或2所述的镜检阅片扫描方法，其特征在于，在离体生物样本物理或病理性质为第一预设结果的情况下，获得所述第一图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的位置，作为第二图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的中央位置；和/或，获得所述第二图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的位置，作为第三图像集中评分最高的图像在离体生物样本检查过程观察视野中的中央位置。
6.根据权利要求5所述的镜检阅片扫描方法，其特征在于，根据评分最高的图像在所述第三图像集中的位置和在离体生物样本检查过程成像视野中的位置，通过第三类物镜重新对焦成像获得连续多张图像的第四图像集；分析和评价所述第四图像集中每张图像的质量并标记评分最高的图像在所述第四图像集中的位置，存储第四图像集中评分最高的图像以及与评分最高的图像前后相邻的多张图像。
7.根据权利要求1或2所述的镜检阅片扫描方法，其特征在于，所述第一预设结果包括阳性和/或高度疑似阳性，所述检测结果包括阳性和/或高度疑似阳性和/或疑似阳性和/或阴性。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器配置成存储计算机程序；当所述计算机程序被所述处理器执行，使得所述处理器实现如权利要求1-7任一所述的方法。
9.一种显微镜镜检阅片扫描系统，其特征在于，包括权利要求8所述的计算机设备，和与所述计算机设备连接的成像设备，所述成像设备配置成采集显微镜在物镜下对离体生物样本的成像。
10.根据权利要求9所述的镜检阅片扫描系统，其特征在于，还包括与所述显微镜的载物台连接的驱动机构，所述驱动机构配置成调整所述载物台的位置。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112508952A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-03-16 | 宁波兰茜生物科技有限公司 | 一种病理切片双物镜自适应扫描控制方法及系统 |
| CN113472984A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-10-01 | 平湖莱顿光学仪器制造有限公司 | 图像获取方法、装置、系统、存储介质和设备 |
| CN113962976A (zh) * | 2021-01-20 | 2022-01-21 | 赛维森(广州)医疗科技服务有限公司 | 用于病理玻片数字图像的质量评估方法 |
| CN115049908A (zh) * | 2022-08-16 | 2022-09-13 | 武汉互创联合科技有限公司 | 基于胚胎发育图像的多阶段智能分析方法及系统 |
| CN117649407A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-05 | 深圳三方圆检测监管服务有限公司 | 食品质量检测方法、设备、系统及存储介质 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101949819A (zh) * | 2010-09-16 | 2011-01-19 | 北京优纳科技有限公司 | 一种基于图像识别的细胞计数方法 |
| EP2570970A1 (en) * | 2011-09-16 | 2013-03-20 | Technische Universität Berlin | Method and system for the automatic analysis of an image of a biological sample |
| US20130259459A1 (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-03 | John Mick | Lens position based on focus scores of objects |
| CN105300990A (zh) * | 2014-07-09 | 2016-02-03 | 奥林巴斯株式会社 | 标本观察装置 |
| CN109276229A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-29 | 华中科技大学苏州脑空间信息研究院 | 一种用于光声显微成像的快速对焦系统及方法 |
| CN110214290A (zh) * | 2017-01-24 | 2019-09-06 | 堀场(法国)有限公司 | 显微光谱测量方法和系统 |
| CN110231259A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-13 | 怀光智能科技（武汉）有限公司 | 一种宫颈细胞玻片数字诊断系统 |
| CN110763677A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-02-07 | 杭州迪英加科技有限公司 | 甲状腺冰冻切片诊断方法及系统 |
| CN111220510A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-02 | 深圳市生强科技有限公司 | 全自动血细胞形态学扫描系统 |
| CN111240004A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-06-05 | 北京埃鲁克技术检测有限责任公司 | 一种显微镜自动识别两虫系统及方法 |
-
2020
- 2020-09-27 CN CN202011032745.8A patent/CN112150446A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101949819A (zh) * | 2010-09-16 | 2011-01-19 | 北京优纳科技有限公司 | 一种基于图像识别的细胞计数方法 |
| EP2570970A1 (en) * | 2011-09-16 | 2013-03-20 | Technische Universität Berlin | Method and system for the automatic analysis of an image of a biological sample |
| US20130259459A1 (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-03 | John Mick | Lens position based on focus scores of objects |
| CN105300990A (zh) * | 2014-07-09 | 2016-02-03 | 奥林巴斯株式会社 | 标本观察装置 |
| CN110214290A (zh) * | 2017-01-24 | 2019-09-06 | 堀场(法国)有限公司 | 显微光谱测量方法和系统 |
| CN109276229A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-29 | 华中科技大学苏州脑空间信息研究院 | 一种用于光声显微成像的快速对焦系统及方法 |
| CN110231259A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-13 | 怀光智能科技（武汉）有限公司 | 一种宫颈细胞玻片数字诊断系统 |
| CN110763677A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-02-07 | 杭州迪英加科技有限公司 | 甲状腺冰冻切片诊断方法及系统 |
| CN111220510A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-02 | 深圳市生强科技有限公司 | 全自动血细胞形态学扫描系统 |
| CN111240004A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-06-05 | 北京埃鲁克技术检测有限责任公司 | 一种显微镜自动识别两虫系统及方法 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113962976A (zh) * | 2021-01-20 | 2022-01-21 | 赛维森(广州)医疗科技服务有限公司 | 用于病理玻片数字图像的质量评估方法 |
| CN113962976B (zh) * | 2021-01-20 | 2022-09-16 | 赛维森(广州)医疗科技服务有限公司 | 用于病理玻片数字图像的质量评估方法 |
| CN112508952A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-03-16 | 宁波兰茜生物科技有限公司 | 一种病理切片双物镜自适应扫描控制方法及系统 |
| CN112508952B (zh) * | 2021-02-05 | 2021-05-04 | 宁波兰茜生物科技有限公司 | 一种病理切片双物镜自适应扫描控制方法及系统 |
| CN113472984A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-10-01 | 平湖莱顿光学仪器制造有限公司 | 图像获取方法、装置、系统、存储介质和设备 |
| CN113472984B (zh) * | 2021-06-28 | 2023-10-20 | 平湖莱顿光学仪器制造有限公司 | 图像获取方法、装置、系统、存储介质和设备 |
| CN115049908A (zh) * | 2022-08-16 | 2022-09-13 | 武汉互创联合科技有限公司 | 基于胚胎发育图像的多阶段智能分析方法及系统 |
| CN115049908B (zh) * | 2022-08-16 | 2022-11-08 | 武汉互创联合科技有限公司 | 基于胚胎发育图像的多阶段智能分析方法及系统 |
| CN117649407A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-05 | 深圳三方圆检测监管服务有限公司 | 食品质量检测方法、设备、系统及存储介质 |
| CN117649407B (zh) * | 2024-01-29 | 2024-05-14 | 深圳三方圆检测监管服务有限公司 | 食品质量检测方法、设备、系统及存储介质 |
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