一种优化组织学病理图像智能分析性能的后处理方法

摘要

本发明提供了一种优化组织学病理图像智能分析性能的后处理方法。所述方法包括：获取病例的多张病理切片的数字图像，并绘制先验图谱；将切片对应的数字图像和先验图谱裁剪成小尺寸图像块；计算待优化算法对于小尺寸图像块的预测置信概率特征，并计算对应的先验图谱的平均值作为先验权重；计算每个小尺寸图像块的加权置信概率特征；融合切片对应的所有小尺寸图像块的加权置信概率特征；融合病例对应的所有切片的加权置信概率特征；最后预测病例所属病变类别。本发明的方案不需要重新训练即可应用于现有智能分析方法，不仅能提升算法的分析精度，也能结合医生的先验知识关注部分关键区域，在病理医生诊断过程中起到更精确的智能辅助效果。