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龙图腾网获悉南昌航空大学;萍乡矿业集团有限责任公司总医院申请的专利一种基于病灶目标区域选择的病理图像处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119540264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510106510.5，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于病灶目标区域选择的病理图像处理方法及系统是由杜洁;陈若洲;熊邦书设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于病灶目标区域选择的病理图像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及病理图像处理技术领域，具体公开了一种基于病灶目标区域选择的病理图像处理方法及系统。本发明实施例通过获取目标病理图像，进行图像预处理；进行模糊特征分析，提取可疑病灶图像；进行精细分割处理，提取目标病灶图像；进行病灶分类、分级和量化分析，得到病灶分析报告；基于病灶分析报告，创建目标病灶图像和背景病灶图像，合成并展示多维病灶图像。能够对目标病理图像进行图像预处理、模糊特征分析、精细分割处理、病灶分类、分级和量化分析，创建目标病灶图像和背景病灶图像，合成并可视化展示多维病灶图像，实现病理图像的标准化处理，提高病理图像处理的完整性，并且处理过程完全自动，降低标注成本，促进推广使用。

本发明授权一种基于病灶目标区域选择的病理图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于病灶目标区域选择的病理图像处理方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 获取目标病理图像，对所述目标病理图像进行图像预处理，生成标准病理图像； 对所述标准病理图像进行模糊特征分析，从所述标准病理图像中，确定可疑病灶区域，提取可疑病灶图像； 对所述可疑病灶图像进行精细分割处理，确定病灶分割边界，从可疑病灶图像中，提取目标病灶图像； 对所述目标病灶图像进行病灶特征提取，获取病灶特征数据，根据所述病灶特征数据，进行病灶分类、分级和量化分析，得到病灶分析报告； 基于所述病灶分析报告，创建目标病灶图像和背景病灶图像，合成并可视化展示多维病灶图像； 所述对所述标准病理图像进行模糊特征分析，从所述标准病理图像中，确定可疑病灶区域，提取可疑病灶图像具体包括以下步骤： 对所述标准病理图像进行整体的模糊特征分析，获取模糊特征数据； 基于所述模糊特征数据，对所述标准病理图像进行病灶候选定位，确定可疑病灶区域； 从所述标准病理图像中，提取可疑病灶区域对应的可疑病灶图像； 对所述标准病理图像进行整体的模糊特征分析，获取模糊特征数据具体包括以下步骤： 利用高斯模糊核对标准病理图像进行模糊处理，得到模糊后的图像，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示标准病理图像，表示高斯模糊核，表示模糊后的图像，表示图像坐标，表示在当前在图像上偏移的位置，表示图像在位置的像素值，表示以为中心，标准差为的高斯核在偏移位置的值； 根据模糊后的图像，构建颜色直方图，得到颜色特征，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示颜色直方图，表示狄拉克函数，表示颜色直方图的一个区间，表示图像的总像素数，表示模糊后的图像在位置的像素值； 利用模糊后的图像定义灰度共生矩阵，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示距离，表示角度，表示距离和角度下的灰度共生矩阵，表示图像中灰度级的两个不同值； 根据所得灰度共生矩阵，分别计算对比度纹理特征、同质性纹理特征和能量纹理特征，对应的过程存在如下关系式： ； ； ； 其中，表示对比度纹理特征，表示同质性纹理特征，表示能量纹理特征； 使用Sobel算子对模糊后的图像进行水平方向和垂直方向进行边缘检测，得到边缘检测结果，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示边缘检测结果，分别表示水平Sobel算子和垂直Sobel算子； 根据边缘检测结果，分别计算边缘强度总和、边缘密度和边缘方向直方图，对应的过程存在如下关系式： ； ； ； 其中，表示边缘强度总和，表示边缘密度，表示边缘方向直方图，表示边缘检测结果在位置的强度值，表示边缘在位置处的方向角，表示制定的方向角度区间； 综合颜色直方图、对比度纹理特征、同质性纹理特征、能量纹理特征、边缘强度总和、边缘密度以及边缘方向直方图，得到模糊特征数据，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示模糊特征数据； 基于所述模糊特征数据，对所述标准病理图像进行病灶候选定位，确定可疑病灶区域具体包括以下步骤： 设定多个窗口尺寸，基于滑动窗口操作，将模糊特征数据按照不同窗口尺寸的进行划分，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示第k个尺度下滑动窗口在位置的区域，表示滑动窗口的左上角位置坐标，表示窗口的尺寸大小； 将划分好的窗口取窗口内所有特征的平均值作为该窗口的综合特征，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示窗口综合特征； 将不同窗口的窗口综合特征进行融合，得到多尺度综合特征向量，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示多尺度综合特征向量，表示尺度数量，表示第k个尺度的权重； 采用K均值聚类算法将多尺度综合特征向量中相似区域归为相同类别，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示聚类后的类簇集合，表示类簇数量，表示K均值聚类算法； 给定代表典型病灶特征的模糊特征模板，计算每个类簇与模糊特征模板的匹配度，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示匹配度，表示模糊特征模板，表示距离度量操作； 设定匹配阈值，选择高匹配度的类簇所包含的窗口作为种子点进行区域生长，对应的过程存在如下关系式： ； ； 其中，表示初始种子点，表示匹配阈值，表示生长区域，表示生长操作； 利用SLIC算法对标准病理图像进行超像素分割，得到超像素集合，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示超像素集合，表示超像素数量，表示紧致度参数，表示SLIC算法； 通过将超像素集合合并与生长区域相交的超像素，从而更新和扩展候选区域，进而确定可疑病灶区域，对应的过程存在如下关系式： ； 其中，表示可疑病灶区域，表示空集。

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