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申请/专利权人：北京凯普顿医药科技开发有限公司

摘要：本发明公开了一种对组织病理图像进行分析的方法和系统，涉及医学图像处理技术领域，该分析方法包括：图像预处理：对图像去模糊处理，消除在采集和传输过程中引入的模糊效应，对图像进行裁剪，去除图像边缘无用的黑色和白色区域，对图像尺寸归一化，为后续处理提供统一的输入格式，本发明通过维纳滤波去模糊、边界检测裁剪、归一化处理及颜色空间转换的步骤，有效消除了图像采集和传输过程中引入的模糊效应和无用区域，为后续分析奠定了坚实基础，结合直方图均衡化、Retinex光照校正及染色归一化的高级算法，不仅大幅改善了图像的亮度均匀性和色彩一致性，还精准校正了染色变异，使得病理特征更加鲜明突出，显著提高了图像的清晰度和对比度。

主权项：1.一种对组织病理图像进行分析的方法，其特征在于，该分析方法的具体步骤为：S100，图像预处理：对图像去模糊处理，消除在采集和传输过程中引入的模糊效应，对图像进行裁剪，去除图像边缘无用的黑色和白色区域，提高处理效率，对图像尺寸归一化和颜色空间转换，为后续处理提供统一的输入格式；S200，光照不均校正：采用基于直方图均衡化和Retinex算法的相结合的光照校正方法，自动调整图像的整体亮度分布，消除光照不均对图像质量的影响；S300，染色变异校正：从大量标注的病理图像中学习染色特征，构建精确的染色模板，利用染色归一化技术，通过对比标准染色模板，对图像中的染色变异进行校正，使不同样本间的染色保持一致，便于后续分析；S400，噪声去除：利用小波变换的多尺度特性，将图像分解为不同频率的子带，对不同子带进行去噪处理，通过小波逆变换重构去噪后的图像，对图像中的噪声进行有效去除，提高图像的清晰度和信噪比；S500，图像质量评估：利用机器学习算法通过客观评价指标对处理后的图像进行质量评估，利用医生对图像质量的评分和满意度调查进行主观评价，结合质量评估和主观评价指标，对处理后的图像进行评估，确保处理效果达到预期目标；S600，输出增强后的图像：将图像保存为标准的医学图像格式，以便在医学图像查看软件中查看和分析，将处理后的图像与原始图像进行对比显示，以便医生和研究人员更直观地了解处理效果，还提供图像处理的详细报告，提升诊断的准确性和稳定性，以便用户进行进一步的分析和研究。

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