样本采集和处理：收集病人的组织样本，如生物标本或细胞悬浮液，进行常规病理处理，如固定、切片、染色等。

数字化扫描：将病理切片或细胞悬浮液扫描成数字图像，通常采用高分辨率的整片成像（WSI）技术，生成大小为数百兆字节甚至数个千兆字节的高清图像。

图像预处理：对数字化图像进行预处理，如去噪、增强、平滑、分割等，以提高图像质量和可分析性。

图像分析：利用计算机辅助的图像分析技术，如机器学习、深度学习等，对病理图像进行分析，包括肿瘤检测、分类、分级、分子标记物表达情况的评估等。

结果评估：对图像分析结果进行评估，确保其准确性和可靠性，并与临床资料和其他实验室检测结果进行综合分析。

报告生成：将分析结果整理成病理报告，提供给医生进行诊断和治疗。

数据管理：对病理图像和相关数据进行管理，包括存储、索引、检索、备份等。

质量控制：建立病理图像分析系统的质量控制体系，定期检查系统性能和数据准确性，保证系统稳定运行和数据安全。