一种基于深度学习的全切片数字成像景深扩展法

摘要

本发明基于生物医疗仪器领域，具体涉及一种基于深度学习的全切片数字成像景深扩展法，主要设计了虚拟景深扩展网络；病理扫描仪先预扫描病理切片视场中间的一个图像块，通过轴向移动构建轴向三维图像堆栈，通过评价函数找到初始准焦图像；在预测准焦距离下，对所有子图像进行单次拍照，获得单次拍照试探性离焦图像，作为网络输入；网络的输出为景深扩展图像；通过单张图像的端对端网络设计，本方法实现了基于深度学习的全切片数字成像景深扩展，避免了景深受限导致的成像模糊问题，对传统的全切片数字病理成像硬件进行了软件虚拟化。同时，不需构建准焦测量图以及准焦扫描拍照，具有速度快、成本低、可线下处理等优点。