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申请/专利权人：陕西师范大学;山东骏腾医疗科技有限公司

摘要：一种数字病理学图像缺失组织的自动检测及量化方法，包括如下步骤：S100：配准扫描仪最终得到的微观图像到扫描仪初步扫描切片时的宏观图像的图像空间中，得到已配准的微观图像；S200：以宏观图像为参考图像，对比及检测已配准的微观图像的缺失组织，并返回相应的视觉反馈图和定量指标。通过使用本方法，普通操作人员即可对数字病理扫描仪扫描到的数字病理切片的缺失组织质量是否达到要求做出准确的判断，从而减轻病理医生的工作量，使得医生更精准地进行后续的病理诊断。

主权项：1.一种数字病理学图像缺失组织的自动检测及量化方法，包括如下步骤：S100：配准扫描仪最终得到的微观图像到扫描仪初步扫描切片时的宏观图像的图像空间中，得到已配准的微观图像；S200：以宏观图像为参考图像，对比及检测已配准的微观图像的缺失组织，并返回相应的视觉反馈图和定量指标；其中，步骤S100进一步包括以下步骤：S101：采用直方图匹配的方法归一化扫描仪最终得到的微观图像的前景颜色到宏观图像的颜色空间中，得到前景归一化的微观图像；S102：使用尺度不变特征变换SIFT算子寻找所述前景归一化后的微观图像对应的候选特征点，通过穷尽式搜索匹配算法与k近邻匹配算法进一步筛选候选特征点，得到候选的匹配特征对；S103：使用随机抽样一致性算法RANSAC剔除一些重大误差的点，估计变换矩阵；S104：将变换矩阵应用于所述扫描仪最终得到的微观图像上得到已配准的微观图像；步骤S200进一步包括以下步骤：S201：对已配准的微观图像做归一化操作，得到归一化且配准的微观图像；S202：通过创建噪音掩码MASK图像的方法对宏观图像和归一化且配准的微观图像进行去噪处理；S203：将宏观图像和归一化且配准的微观图像相减得到作为视觉反馈图之一的误差图Differmap；然后对所述误差图进行累计求和再求均值得到均方误差值MSE，同时计算归一化且配准的微观图像组织缺失的大小在归一化且配准的微观图像整个组织区域的占比，得到缺失组织占比；最终将所述均方误差值和缺失组织占比作为评估组织缺失程度的定量指标；S204：将得到的误差图与宏观图像混合通道，红色通道和蓝色通道为误差图，绿色通道为宏观图像的灰度图，得到作为视觉反馈图之一的融合图。

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