图像采集：首先，使用光学显微镜或电子显微镜对病理组织切片进行成像，生成高分辨率的数字图像。这些图像通常包含大量的细胞、组织结构和病理特征。图像预处理：对采集的图像进行预处理，以提高图像质量。这包括去噪、对比度增强、直方图均衡化等步骤，使图像中的细节更清晰，便于后续的分析。图像分割：使用计算机视觉技术，如阈值分割、区域生长、边缘检测或深度学习方法（如Ｕ－Ｎｅｔ或Ｍａｓｋ　Ｒ－ＣＮＮ），将图像分割成不同的组织区域，如细胞、血管、肿瘤等。特征提取：从分割后的图像中提取特征，这些特征可能包括形状、大小、纹理、颜色、密度等。这些特征可以是手动设计的，也可以是通过深度学习自动学习的。特征分析：对提取的特征进行统计分析或机器学习处理，以识别和区分不同的病理特征。这可能涉及到监督学习（如支持向量机、随机森林或深度神经网络）或无监督学习（如聚类分析）。模型训练与诊断：如果系统是基于机器学习的，需要使用已标记的病理图像数据集进行模型训练，以便模型能够学习和识别不同病理状态的特征。训练好的模型可以用于对新的病理图像进行自动诊断或分类。结果评估与反馈：系统会输出诊断结果，并通过比较与病理学家的诊断，评估其准确性和可靠性。如果有必要，模型会根据反馈进行持续的优化和更新。报告生成：最后，系统会生成详细的病理报告，包括图像、分析结果和可能的诊断建议，供医生参考和决策。

（文章来源于东方医疗器械网）