(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210630409.6 (22)申请日 2022.06.06 (71)申请人 透彻影像 （北京） 科技有限公司 地址 100000 北京市大兴区北京经济技 术 开发区西环南路18号C幢5层513室 (72)发明人 王书浩　王朗　 (74)专利代理 机构 北京冠和权律师事务所 11399 专利代理师 田春龙 (51)Int.Cl. G06T 7/33(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06T 7/246(2017.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 20/70(2022.01) (54)发明名称 一种适用 于多分辨率数字病理图像配准方 法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种适用于多分辨率数字病 理图像配准方法及系统， 其中， 方法包括： 步骤1： 获取源图像和目标图像， 源图像和目标图像为由 两台不同扫描仪对同一病理切片进行一次扫描 获得的多分辨率数字病理图像； 步骤2： 在低分辨 率层级， 对源 图像和目标图像进行配准， 获得第 一变换矩阵； 步骤3： 在高分辨率层级， 基于第一 变换矩阵， 确定源图像内对应于目标图像每一第 一区域的第二区域， 对第一区域和第二区域进行 配准， 获得第二变换矩阵； 步骤4： 基于第一变换 矩阵和第二变换矩阵， 获取配准结果。 本发明的 适用于多分辨率数字病理图像配准方法， 通过低 分辨率全局配准与高分辨率局部配准相结合的 方法， 降低配准时的计算量， 降低耗时， 提升了配 准精度。 权利要求书3页 说明书10页 附图4页 CN 114972461 A 2022.08.30 CN 114972461 A 1.一种适用于多分辨 率数字病理图像 配准方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 获取源图像和目标图像， 所述源图像和所述目标图像为由两台不同扫描仪对同 一病理切片进行一次扫描获得的多分辨 率数字病理图像； 步骤2： 在低分辨 率层级， 对所述源图像和所述目标图像进行配准， 获得第一变换矩阵； 步骤3： 在高分辨率层级， 基于所述第一变换矩阵， 确定所述源图像内对应于所述目标 图像每一第一区域的第二区域， 对所述第一区域和所述第二区域进行配准， 获得第二变换 矩阵； 步骤4： 基于所述第一变换矩阵和所述第二变换矩阵， 获取配准结果。 2.如权利要求1所述的一种适用于多分辨率数字病理图像配准方法， 其特征在于， 所述 步骤2中， 对所述源图像和所述目标图像进行配准， 包括： 对所述源图像进行 灰度转化， 获得第一灰度图像； 对所述第一灰度图像进行 特征提取， 获得多个第一关键点的第一特 征向量； 对所述目标图像进行 灰度转化， 获得第二灰度图像； 对所述第二灰度图像进行 特征提取， 获得多个第二关键点的第二特 征向量； 将所述第一特 征向量和所述第二特 征向量进行匹配； 基于匹配符合的所述第一特征向量和所述第二特征向量分别对应的所述第一关键点 的第一坐标和所述第二关键点的第二 坐标， 确定第一变换矩阵。 3.如权利要求1所述的一种适用于多分辨率数字病理图像配准方法， 其特征在于， 所述 步骤3中， 对所述第一区域和所述第二区域进行配准， 包括： 对所述第一区域进行 灰度转化， 获得第三灰度图像； 对所述第三灰度图像进行 特征提取， 获得多个第三关键点的第三特 征向量； 对所述第二区域进行 灰度转化， 获得第四灰度图像； 对所述第四灰度图像进行 特征提取， 获得多个第四关键点的第四特 征向量； 将所述第三特 征向量和所述第四特 征向量进行匹配； 基于匹配符合的所述第三特征向量和所述第四特征向量分别对应的所述第三关键点 的第三坐标和所述第四关键点的第四坐标， 确定第二变换矩阵。 4.如权利要求1所述的一种适用于多分辨率数字病理图像配准方法， 其特征在于， 所述 步骤4： 基于所述第一变换矩阵和所述第二变换矩阵， 获取配准结果， 包括： 输出显示所述源图像； 获取第一用户查看所述源图像时最近预设的第一时间内的视线的视线变化； 基于所述视线变化， 确定所述视线落在所述源图像上的移动轨 迹； 基于预设的第一特 征提取模板对所述移动轨 迹进行特征提取， 获得多个第一特 征值； 基于所述第一特 征值， 构建轨 迹描述向量； 获取预设的触发向量库； 将所述轨 迹描述向量与所述触发向量库中的触发向量进行匹配； 若匹配符合， 基于所述移动轨迹， 确定所述源图像上所述用户查看的至少一个查看区 域； 基于所述第 一变换矩阵和所述第 二变换矩阵， 确定所述目标图像上对应于所述查看区 域的配准区域；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114972461 A 2基于所述移动轨 迹， 确定所述源图像上适宜 于所述配准区域的映射区域； 将所述配准区域映射至所述映射区域内， 获得配准结果， 完成获取。 5.如权利要求4所述的一种适用于多分辨率数字病理图像配准方法， 其特征在于， 所述 基于所述移动轨 迹， 确定所述源图像上 所述用户查看的至少一个查看区域， 包括： 获取所述移动轨 迹在所述源图像内经 过的多个第一区域 块； 依次遍历所述第一区域 块； 每次遍历时， 提取所述移动轨迹落在遍历到的所述第 一区域块内的局部轨迹， 同时， 选 取所述源图像内与遍历到的所述第一区域块邻接的除其它所述第一区域块之外的第二区 域块； 基于预设的第 二特征提取模板， 对遍历到的所述第 一区域块和所述第 二区域块以及所 述局部轨迹与所述第二区域块和遍历到的所述第一区域块邻接的第一边界线之间的相对 位置进行 特征提取， 获得多个第二特 征值； 基于所述第二特 征值， 构建 关联描述向量； 获取预设的关联向量库； 将所述关联描述向量与所述关联向量库中的关联向量进行匹配； 若匹配符合， 将对应所述第 二区域块作为第三区域块， 同时， 对所述第 三区域块进行不 可选取标记； 整合所述第一区域块和所述第三区域块， 获得所述源图像上所述用户查看的查看区 域， 完成确定 。 6.如权利要求4所述的一种适用于多分辨率数字病理图像配准方法， 其特征在于， 基于 所述移动轨 迹， 确定所述源图像上适宜 于所述配准区域的映射区域， 包括： 将所述配准区域在所述源图像内进行随机映射， 记录进行随机映射的多个第一区域； 将与所述 查看区域 不存在重 叠区域的所述第一区域作为第二区域； 基于预设的第 三特征提取模板， 对所述第 二区域与所述第 一区域之间的相对位置进行 特征提取， 获得多个第三特 征值； 基于所述第三特 征值， 构建 分析描述向量； 获取所述第一用户对应的预设的至少一个分析习惯向量； 计算所述分析描述向量与所述分析习惯向量的相似度； 若所述相似度大于等于预设的相似度阈值， 将对应所述第二区域作为第三区域； 基于预设的第四特征提取模板， 对所述源图像内所述第 三区域的第 二边界线上的多个 点位周边预设的范围进行 特征提取， 获得多个第四特 征值； 基于所述第四特 征值， 构建差异描述向量； 获取预设的适宜 评价向量库； 基于所述差异描述向量和所述 适宜评价向量库， 确定适宜度； 选取最大所述适宜度对应的所述第三区域作为所述源图像上适宜于所述配准区域的 映射区域， 完成确定 。 7.如权利要求4所述的一种适用于多分辨率数字病理图像配准方法， 其特征在于， 还包 括： 获取对应于所述查看区域和所述配准 区域的分析参考内容， 将所述分析参考内容补入权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114972461 A 3