【图像评价】数字病理图像无参考焦点质量评估附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着精准医疗的快速发展，数字病理凭借其可远程会诊、便于存储管理、支持AI辅助诊断等优势，逐渐成为病理诊断领域的重要发展方向。数字病理 workflow 的核心是通过扫描仪将传统玻璃病理切片转化为高分辨率数字图像，再基于数字图像开展诊断分析。然而，数字病理技术在临床推广应用中仍面临诸多挑战，其中自动化质量控制是关键瓶颈之一——扫描仪对焦不准确导致的图像模糊，会直接使扫描切片质量下降至无法使用的程度，严重影响诊断准确性。

更具挑战性的是，数字病理图像的分辨率要求极高，当扫描分辨率≥20倍时，单张切片图像的体积往往达到数百兆甚至数吉字节。这一特性使得传统的人工质量检查方式难以适用：一方面，人工逐图检查效率极低，无法匹配临床大规模扫描的需求；另一方面，人工评估存在主观性强、标准不统一的问题，易出现漏检或误判。因此，要推动数字病理真正实现临床实用化，必须研发高效、准确的计算工具，快速量化图像焦点质量并判断是否需要重新扫描，为病理诊断提供可靠的图像数据支撑。

图像焦点质量评估方法主要分为有参考评估和无参考评估两类。有参考评估需要以清晰的原始图像作为基准，通过计算待评估图像与基准图像的差异来判断焦点质量，但在数字病理场景中，获取每张切片的清晰基准图像往往不现实，限制了其应用范围。无参考评估无需依赖原始清晰图像，直接通过分析待评估图像自身的特征来量化焦点质量，更符合数字病理的临床应用需求。然而，现有无参考焦点质量评估方法多针对自然图像设计，难以适配数字病理图像的特殊纹理特征（如细胞形态、组织架构），存在评估准确性不足、与临床主观评价相关性低等问题。因此，研发专门针对数字病理图像的无参考焦点质量评估方法，成为当前数字病理技术发展的迫切需求。

核心技术解析：数字病理专用无参考评估方法的设计逻辑

针对数字病理图像的特殊性，专用无参考焦点质量评估方法需精准捕捉图像因失焦导致的特征退化规律，同时兼顾评估效率与临床适配性。本节将从核心设计思路、关键技术模块两个层面，解析数字病理图像无参考焦点质量评估方法的核心逻辑。

核心设计思路：模拟人眼视觉系统的模糊感知机制

数字病理图像的焦点质量直接影响病理医生的视觉判断，因此，优质的无参考评估方法应尽可能贴合人类视觉系统（Human Visual System, HVS）对图像模糊的感知规律。人类视觉系统对图像的高频细节（如细胞边缘、组织纹理）最为敏感，失焦会导致图像高频信息衰减，这一特征是焦点质量评估的核心依据。

基于此，专用无参考评估方法的核心设计思路为：通过构建类人眼视觉系统的核函数，模拟人类对病理图像模糊的感知过程；利用该核函数提取待评估图像的高频特征，修正因扫描仪光学系统导致的高频信息退化；最终通过量化高频特征的完整性，实现焦点质量的精准评估。该思路的关键在于核函数的合理构建——需同时兼顾对病理图像特殊纹理的适配性和对模糊程度的敏感性，这也是区别于传统无参考评估方法的核心优势。

关键技术模块：偶阶导数滤波基与点扩散函数逆建模

专门针对数字病理图像的无参考焦点质量评估方法，其核心技术体系主要包含两个关键模块，实现从特征提取到质量量化的完整流程：

一是类人眼视觉系统核函数构建。该模块通过累加偶阶导数滤波基来合成类人眼视觉系统核函数，核心逻辑是利用偶阶导数对图像高频边缘特征的强提取能力，模拟人类视觉系统对细节的感知特性。偶阶导数（如二阶导数、四阶导数）能有效增强图像中的边缘和纹理信息，同时抑制低频噪声的干扰，这一特性与数字病理图像中细胞边缘、组织纹理等关键诊断信息的提取需求高度匹配。通过将多个不同尺度的偶阶导数滤波基进行加权累加，可合成具有多尺度感知能力的核函数，实现对不同大小病理结构（如细胞、腺体）的高频特征提取。

二是镜头点扩散函数逆建模。扫描仪的失焦本质上是镜头点扩散函数（Point Spread Function, PSF）对图像的卷积作用，导致清晰图像的高频信息被扩散衰减。为精准修正这一退化过程，需将类人眼视觉系统核函数建模为镜头点扩散函数的逆函数。通过逆函数与待评估图像的卷积运算，可对失焦导致的高频信息退化进行补偿，凸显图像中的细节特征差异——清晰图像经逆函数处理后，高频细节会得到有效增强；而失焦图像因高频信息已不可逆衰减，处理后仍存在明显的细节缺失。这一差异为焦点质量的量化提供了明确的特征依据。

此外，为适配数字病理图像的大尺寸特性，方法采用图像块（Patch）级别的评估策略：将超大尺寸数字病理图像分割为多个小尺寸图像块，分别计算每个图像块的焦点质量分数，再整合得到整幅图像的质量评估结果。该策略不仅能大幅提升评估效率，还能精准定位图像中的局部失焦区域，为后续的局部重扫提供精准指引，进一步降低临床扫描成本。

评估模型构建：从特征提取到质量量化的完整流程

基于上述核心设计思路和关键技术，数字病理图像无参考焦点质量评估模型的构建可分为四个关键步骤，实现从图像输入到质量评估结果输出的全流程自动化处理：

步骤一：图像预处理与分块

首先对输入的数字病理图像进行预处理，降低噪声和光照不均匀性对评估结果的影响。预处理操作主要包括：采用高斯滤波去除图像中的随机噪声，通过直方图均衡化校正光照差异，确保图像特征的稳定性。

针对数字病理图像尺寸过大的问题，采用重叠分块策略将预处理后的图像分割为多个图像块（Patch）。分块参数需结合病理图像的特征尺寸确定：通常设置图像块大小为256×256像素，重叠率为20%，既保证每个图像块包含足够的病理特征（如完整的细胞或组织区域），又避免因分块导致的边缘信息丢失。同时，记录每个图像块在原始图像中的坐标位置，为后续局部失焦区域定位提供依据。

步骤二：类人眼视觉系统核函数生成

基于偶阶导数滤波基构建类人眼视觉系统核函数，具体流程为：① 选取二阶高斯导数、四阶高斯导数作为基础滤波基，两种滤波基分别对不同尺度的边缘和纹理特征具有强提取能力；② 对每种滤波基进行多尺度扩展，生成不同标准差（σ=1,2,3）的滤波核，覆盖数字病理图像中不同大小的病理结构；③ 采用加权累加的方式融合多尺度、多类型滤波基，权重根据病理图像的特征统计结果确定（如对细胞边缘特征对应的滤波基赋予更高权重）；④ 将融合后的滤波核建模为镜头点扩散函数的逆函数，完成类人眼视觉系统核函数的生成。

步骤三：图像块级焦点质量量化

将生成的类人眼视觉系统核函数应用于每个图像块，实现焦点质量的量化评估，具体步骤为：① 对每个图像块进行核函数卷积运算，修正因失焦导致的高频信息退化；② 提取卷积后图像块的高频特征统计指标，包括高频分量的方差、熵值、边缘强度均值等——这些指标能精准反映图像块的细节丰富程度，清晰图像的高频特征指标值更高，失焦图像则更低；③ 构建焦点质量评分函数，将提取的高频特征指标进行归一化处理后，采用加权求和的方式计算每个图像块的焦点质量分数（分数范围为0-1，分数越接近1表示焦点质量越好）。

步骤四：全图质量评估与结果输出

对所有图像块的焦点质量分数进行整合，得到整幅数字病理图像的焦点质量评估结果：① 计算所有图像块分数的均值，作为整幅图像的整体焦点质量分数，用于判断图像是否需要重新扫描（设定分数阈值，如分数低于0.6则判定为需重新扫描）；② 基于每个图像块的分数和坐标信息，生成全图焦点质量热力图——采用颜色梯度直观展示图像不同区域的焦点质量分布（如红色表示失焦区域，绿色表示清晰区域），实现局部失焦区域的精准定位；③ 输出评估报告，包含整幅图像的质量分数、是否需要重扫的判定结果以及焦点质量热力图，为临床质量控制提供清晰、直观的参考依据。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

addpath('utilities');

fprintf(['==> Note that high score value indicates more blurriness in input image \n']);

%% Load image and covnert to grayscale image with single values

in_focus_img = imread('data\sample_in_focus.png');

out_of_focus_img = imread('data\sample_out_of_focus.png');

%%  transfer images into grayscale

in_focus_image = im2double(rgb2gray(in_focus_img));

out_of_focus_image = im2double(rgb2gray(out_of_focus_img));

%% Load kernel and identify image blur type

load('FQPath_kernel.mat');

kernel_sheet = FQPath_kernel{:};

%% NR-FQA Score on in-focus image

score_in_focus = FQPath(in_focus_image, kernel_sheet);

fprintf(['NR-FQA score in-focus image = ', num2str(score_in_focus), '\n']);

%% NR-FQA Score on out-of-focus image

score_out_of_focus = FQPath(out_of_focus_image, kernel_sheet);

fprintf(['NR-FQA score out-of-focus image = ', num2str(score_out_of_focus), '\n']);

🔗 参考文献

Hosseini, Mahdi S., Jasper AZ Brawley-Hayes, Yueyang Zhang, Lyndon Chan, Konstantinos N. Plataniotis, and Savvas Damaskinos. "[Focus Quality Assessment of High-Throughput Whole Slide Imaging in Digital Pathology

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