一种基于皮肤镜图像的智能分析方法及系统与流程
本发明属于医学人工智能，具体为一种基于皮肤镜图像的智能分析方法及系统。
背景技术：
1、皮肤镜是一种利用偏振光或接触式光学成像方式观察皮肤表面及浅表结构的医学成像设备，能够降低表面散射和反射干扰，使医生观察到色素网络、条纹结构、球状结构及蓝白结构等肉眼难以直接发现的皮肤结构特征。
2、临床诊断中，医生通常结合病灶的形态、边界、颜色、尺寸及变化趋势进行综合评估，其中abcde评估规则（asymmetry不对称性、border边界、color颜色、diameter直径、evolution演变）是国际公认的辅助判断方法。
3、随着数字皮肤镜和人工智能技术的发展，基于计算机视觉的皮肤镜图像自动分析系统已成为皮肤科辅助诊断的重要工具，其核心功能包括：病灶分割、真实物理尺度测量、图像质量评估、abcde临床量化分析、辅助分类及结构化报告生成。
4、在现有的皮肤镜图像智能分析系统中，上述各项任务通常由相互独立的算法模块分别完成——病灶分割模块负责提取病灶区域，尺度测量模块负责计算物理尺寸，质量评估模块负责判断图像质量，分类模块负责预测疾病类别，报告模块负责生成最终报告。各模块虽然能够分别完成各自任务，但由于在整个分析流程中缺少一个统一的病灶空间关联机制，现有系统无法保证分割、测量、分类和报告等所有环节始终围绕同一病灶对象、同一空间坐标体系、同一物理约束条件展开，导致整个分析流程缺乏一致性和可追溯性
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于皮肤镜图像的智能分析方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于皮肤镜图像的智能分析方法，包括以下步骤：
3、获取待分析的皮肤镜图像，建立病例信息及图像基础参数记录；对所述皮肤镜图像进行病灶区域分割处理，生成病灶掩膜及对应的病灶轮廓，并建立所述病灶掩膜与所述病灶轮廓的空间坐标信息；对所述皮肤镜图像进行尺度参考信息识别，根据识别结果建立图像像素尺寸与实际物理尺寸之间的转换关系，并计算表征所述转换关系可靠程度的尺度可信度；对所述皮肤镜图像进行图像质量评估，判断图像质量状态；根据所述尺度可信度与所述图像质量状态执行双重门控判断，当所述尺度可信度满足预设条件且所述图像质量状态满足预设要求时，允许输出基于真实物理尺寸的病灶测量结果；基于同一所述病灶掩膜与同一所述病灶轮廓，计算病灶的几何参数，并进行皮肤镜abcde临床量化分析；基于所述病灶掩膜和所述病灶轮廓中的至少一者所限定的病灶区域，进行人工智能辅助分类，输出病灶类别概率和良恶性风险概率中的至少一种；将所有分析结果及对应的空间证据信息关联写入统一结构化病例数据；根据所述统一结构化病例数据生成分析报告及可视化结果。
4、作为本技术方案的进一步优选的：所述对所述皮肤镜图像进行病灶区域分割处理，生成病灶掩膜及对应的病灶轮廓的步骤具体包括：对输入图像进行病灶区域初始定位，获得疑似病灶范围；在所述疑似病灶范围内或整幅图像范围内进行病灶分割，获得病灶概率图p(x,y)，其中x、y表示图像坐标，p表示该位置属于病灶区域的概率；根据预设阈值t对所述病灶概率图进行二值化处理，当p(x,y)≥t时判定该像素属于病灶区域，生成初始病灶掩膜；对所述初始病灶掩膜进行优化处理，所述优化处理包括连通区域分析、异常区域去除、孔洞填充和边界平滑中的至少一种，获得最终病灶掩膜m；提取所述最终病灶掩膜m的边界，生成所述病灶轮廓。
5、作为本技术方案的进一步优选的：所述对所述皮肤镜图像进行尺度参考信息识别，根据识别结果建立图像像素尺寸与实际物理尺寸之间的转换关系，并计算表征所述转换关系可靠程度的尺度可信度的步骤具体包括：定位图像中的尺度参考区域；检测所述尺度参考区域中的候选刻度结构，获取各候选刻度的方向信息、位置关系和间隔距离；根据多个候选刻度之间的重复规律建立尺度周期模型，所述尺度周期模型基于候选刻度间距一致性、刻度方向一致性、刻度排列连续性以及异常边缘检测结果中的至少一种因素确定真实刻度间距；根据相邻标准刻度对应的实际物理距离d与图像距离s，计算单位像素所对应的实际物理长度q=d/s，建立像素距离与实际物理距离的转换关系；根据有效刻度数量、刻度排列一致性、周期误差、检测结果稳定性以及多种图像增强结果一致性中的至少一种因素，计算所述尺度可信度。
6、作为本技术方案的进一步优选的：所述根据所述尺度可信度与所述图像质量状态执行双重门控判断的步骤具体包括：当所述图像质量状态满足预设要求且所述尺度可信度满足预设条件时，进入允许物理量输出状态，输出基于真实物理尺寸的病灶面积、最大卡尺直径和最小卡尺直径；当所述图像质量状态不满足预设要求时，进入质量受限状态，禁止输出基于真实物理尺寸的测量结果，并生成质量异常提示标识；当所述尺度可信度不满足预设条件时，进入尺度受限状态，禁止输出基于真实物理尺寸的测量结果，并生成尺度不可用提示标识；当所述图像质量状态不满足预设要求且所述尺度可信度不满足预设条件时，进入联合受限状态，禁止输出基于真实物理尺寸的测量结果，并同时生成质量异常提示标识和尺度不可用提示标识；在各受限状态下，保留并输出像素级分析结果。
7、作为本技术方案的进一步优选的：所述基于同一所述病灶掩膜与同一所述病灶轮廓，计算病灶的几何参数，并进行皮肤镜abcde临床量化分析的步骤具体包括：基于所述病灶掩膜m计算病灶的像素面积，并结合所述转换关系计算病灶的实际物理面积；基于所述病灶轮廓计算病灶的最大卡尺直径和最小卡尺直径，所述最大卡尺直径为病灶轮廓中距离最大的两个边界点之间的物理距离，所述最小卡尺直径为与最大卡尺直径方向对应的正交支撑方向上的物理距离；基于所述病灶掩膜m计算病灶的周长、圆形度、偏心率和凸性中的至少一种形态参数；所述abcde临床量化分析包括：根据病灶主轴建立镜像关系计算不对称性；将病灶边界划分为多个扇区分析边界不规则程度；在病灶区域内部统计预设标准颜色类别的数量及分布情况；在病灶区域内检测差异结构，所述差异结构包括色素网络、条纹结构、球状结构和蓝白结构中的至少一种；其中，a表示不对称性，b表示边界特征，c表示颜色特征，d表示差异结构，e表示演变特征。
8、作为本技术方案的进一步优选的：所述方法还包括病灶随访分析步骤：获取同一病灶在不同时间点的至少两幅皮肤镜图像；对各时间点的图像分别进行病灶分割、尺度校准和图像质量评估；当各时间点的图像质量状态均满足预设要求且尺度一致性满足预设条件时，输出病灶面积变化、直径变化、abcd量化指标变化和分类概率变化中的至少一种演变信息；当任一时间点的图像质量状态不满足预设要求或尺度一致性不满足预设条件时，输出不可比较状态提示。
9、作为本技术方案的进一步优选的：所述图像质量评估包括对以下至少一种影响因素的检测：图像模糊程度、曝光异常状态、阴影遮挡、毛发遮挡、高亮反光以及病灶区域裁切不完整状态；其中，所述病灶区域裁切不完整状态根据所述病灶掩膜与图像边界的相对位置关系进行判断。
10、作为本技术方案的进一步优选的：所述尺度参考信息包括图像中的实体标尺、已知尺寸的校准图案、成像设备提供的像素间距参数以及与成像距离相关的标定参数中的至少一种；所述校准图案为棋盘格、圆形标记或编码标记。
11、作为本技术方案的进一步优选的：所述病灶类别包括黑色素瘤、色素痣、基底细胞癌和白癜风中的至少一种；所述统一结构化病例数据采用json、xml、数据库记录或医疗信息交换标准格式；所述分析报告包括显示界面、机器可读数据、html报告或pdf报告中的至少一种输出形式。
12、本发明还提供一种基于皮肤镜图像的智能分析系统，包括：
13、图像输入模块，用于获取待分析的皮肤镜图像，并记录病例信息及图像基础参数；
14、病灶分割模块，用于从所述皮肤镜图像中获取目标病灶区域并提取病灶轮廓，生成病灶掩膜数据；
15、尺度校准模块，用于识别图像中的尺度参考信息，建立图像像素尺寸与实际物理尺寸之间的转换关系，并计算尺度可信度；
16、图像质量评估模块，用于评价输入图像是否满足分析要求，所述分析要求包括清晰度、曝光状态、遮挡情况、反光情况以及病灶完整程度中的至少一种；
17、质量与尺度门控模块，用于根据所述图像质量状态以及所述尺度可信度判断是否允许输出基于真实物理尺寸的测量结果；
18、病灶分析模块，用于基于同一病灶掩膜和同一病灶轮廓计算病灶的几何参数，并进行abcde临床量化分析；
19、辅助分类模块，用于根据所述病灶掩膜和所述病灶轮廓中的至少一者所限定的病灶区域输出病灶类别概率和良恶性风险概率中的至少一种；
20、结构化数据输出模块，用于将病灶区域信息、测量结果、分类结果、质量状态以及解释性证据关联保存为统一结构化病例数据；
21、报告生成模块，用于根据所述统一结构化病例数据生成显示界面、机器可读数据、html报告或pdf报告中的至少一种输出形式。
22、作为本技术方案的进一步优选的：所述图像输入模块对输入图像进行完整性检测、格式解析以及颜色空间统一处理，记录原始图像宽度wo和高度ho；所述系统对图像进行比例缩放处理得到分析图像尺寸×，并保存横向缩放比例=/和纵向缩放比例=/；所述病灶轮廓、病灶掩膜、尺度参考区域、测量端点和分类解释区域均记录其对应的坐标空间，并能够根据所述横向缩放比例和纵向缩放比例在原始图像坐标与分析图像坐标之间进行转换。
23、作为本技术方案的进一步优选的：所述系统支持根据设备计算能力调整推理策略，在不同计算资源条件下采用不同数量模型、不同图像增强方式或不同推理精度，并保持输入数据结构一致、输出结果格式一致和质量控制规则一致；所述系统可部署于本地设备、边缘计算单元、院内服务器或受控云端，各模块可位于同一设备或通过受控接口分布式部署。
24、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
25、1、本发明中，通过生成具有空间映射关系的病灶掩膜和病灶轮廓，使病灶面积计算、卡尺直径测量、abcde指标分析、分类模型输入以及报告图像标注全部基于同一病灶区域和同一坐标体系完成，解决了现有技术中各模块独立处理导致分析结果不一致、不可追溯的问题。
26、2、本发明中，通过提取候选刻度结构、分析刻度排列周期、建立周期网格模型并对缺失刻度进行补全，有效抑制双边缘、漏刻度、旋转和反光造成的半周期或倍周期误差，同时生成尺度可信度供下游模块使用，解决了现有尺度测量方法缺少可靠性评估、在尺度参考对象存在异常时仍输出错误物理尺寸的问题。
27、3、本发明中，仅在图像质量达标且尺度可信度满足条件时才允许输出基于真实物理尺寸的测量结果，否则保留像素级结果并输出受限原因，避免系统在不可靠条件下输出看似精确但实为错误的数据，提高了医疗器械输出的可解释性和风险可控性。
28、4、本发明中，病灶轮廓、测量线、abcd分析区域和分类热力图均直接来源于实际计算对象而非重新绘制，所有输出形式均来自同一数据源，从根本上消除了不同输出之间数据不一致的问题，使医生可直接复核各项结论的原始依据。