申请/专利权人：广州盛安医学检验有限公司

申请日：2023-11-01

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117575999B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G16H50/20;G06T17/00;G06V10/22;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/44

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明提供了一种基于荧光标记技术的病灶预测系统，其特征在于，包括标记模块、成像模块、图像处理模块和分析预测模块；所述标记模块用于对收集的病人的组织样本进行荧光标记生成标记样本；所述成像模块用于对所述标记样本进行成像处理形成荧光图像；所述图像处理模块用于对荧光图像进行处理和分析；所述分析预测模块用于将荧光图像处理信息和临床数据进行整合分析实现对病灶的预测；本发明通过荧光标记技术、图像处理技术和预测模型，在全面的获取有关病灶精确信息的基础上，可实时对病灶进行预测，且够发现和定位微小或隐藏的病灶，提供更敏感的病灶预测。

主权项：1.一种基于荧光标记技术的病灶预测系统，其特征在于，包括标记模块、成像模块、图像处理模块和分析预测模块；所述标记模块用于对收集的病人的组织样本进行荧光标记生成标记样本；所述成像模块用于对所述标记样本进行成像处理形成荧光图像；所述图像处理模块用于对荧光图像进行处理和分析；所述分析预测模块用于将荧光图像处理信息和临床数据进行整合分析实现对病灶的预测；所述标记模块包括样本处理单元、试剂选择单元和结合单元，所述样本处理单元用于对收集的病人的组织样本进行预处理，所述预处理包括采集、固定、切片和染色步骤；所述试剂选择单元用于根据病人病况选择对应荧光试剂；所述结合单元用于将预处理后的组织样本与荧光试剂结合生成标记样本；所述图像处理模块对于荧光图像的处理和分析包括以下步骤：S11：图像分割：使用图像分割算法将荧光图像中病变区域分离出来；所述图像分割算法包括：对荧光图像进行灰度处理： ；其中，为荧光图像中某像素点坐标，为该像素点的灰度值，为该像素点的红色通道亮度值，为该像素点的绿色通道亮度值，为该像素点的蓝色通道亮度值；、和分别为对应颜色通道的权重因子，满足，其数值可根据所选择的荧光试剂的不同而自行设定；设置合适的分割阈值，将荧光图像中各像素点的灰度值与分割阈值相比较，从而将荧光图像分割成灰度值大于分割阈值的部分和灰度值小于分割阈值的部分；将荧光图像中灰度值大于分割阈值的部分进行平滑和区域填充处理，生成病变区域；S12：获取病变形态参数：计算所述病变区域的病变占比和紧凑度；所述病变区域的病变占比通过下式计算： ；其中，为病变区域中所有像素点数目，为荧光图像中所有像素点数目；所述紧凑度通过下式计算： ；其中，为病变区域周长；为病变区域面积；所述病变形态参数包括病变区域的病变占比和紧凑度；S13：获取病变强度参数：计算病变区域的荧光强度； ；其中，为病变区域的荧光强度，为病变区域中像素点的平均灰度值，为病变区域中像素点的最大灰度值，为病变区域像素点中灰度值大于平均灰度值的像素点数目，为病变区域中所有像素点数目，为病变区域像素点中灰度值大于平均灰度值的第个像素点的灰度值，为病变区域所有像素点中第个像素点的灰度值；所述病变强度参数即为病变区域的荧光强度；所述分析预测模块包括模型建立单元、临床病变点设置单元和预测单元；所述模型建立单元用于建立人体预测模型，所述人体预测模型包括人体模型框架与器官模型，以及设置在人体预测模型上的坐标系；所述临床病变点设置单元用于依据病人的临床数据与先验医学知识以辅助医生在人体预测模型上设置多个病灶中心点；所述预测单元通过对病灶中心点和荧光图像处理信息进行分析从而实现对病灶的预测；所述预测单元通过将获取的病人组织样本所在位置与人体预测模型的坐标系相对应从而获取各荧光图像所在的组织样本在人体预测模型中的位置信息；通过图像处理模块获取各荧光图像的图像处理信息；所述各荧光图像所在的组织样本在人体预测模型中的位置信息即为获取病人的组织样本所在位置对应的人体预测模型中的位置；所述图像处理信息包括病变形态参数和病变强度参数；所述预测单元通过对每个病灶中心点的影响力值进行从而对病人病灶进行预测： ；其中，为所获取的病人组织样本总数，为第个病人组织样本与该病灶中心点间的距离，为第个病人组织样本病变区域的病变占比；为第个病人组织样本病变区域的紧凑度；为第个病人组织样本病变区域的荧光强度；、和为权重因子，医生可根据丰富医疗经验与疾病种类自行设定。

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百度查询： 广州盛安医学检验有限公司 一种基于荧光标记技术的病灶预测系统

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