一种妇科显微图像大视野下白细胞的检测识别方法技术

本发明专利技术公开了一种妇科显微图像大视野下白细胞的检测识别方法，包括以下步骤：采集自动显微镜的低倍镜头下的妇科显微图像，得到原始图片；将原始图片使用同一个类别标签人工标注出上皮细胞核和白细胞，再使用另一个类别标签人工标注出上皮细胞，得到对应目标物的标注信息，并保存到标注文件中，构建出大视野下检测白细胞的有效训练集；基于DetNet、Faster‑RCNN和FPN，将构建出的训练集进行训练，得到目标检测模型；将待检测的图像输入目标检测模型进行检测，得到目标物的检测结果；通过目标物的位置坐标关系再将目标物区分为上皮细胞核和白细胞，得到最终检测结果。本发明专利技术在低倍镜大视野下有效排除上皮细胞核的干扰，降低白细胞的误检率，提升检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种妇科显微图像大视野下白细胞的检测识别方法
本专利技术涉及妇科阴道微生态的显微图像中细胞的智能检测识别领域，尤其涉及一种妇科阴道微生态的显微图像中大视野下的白细胞的智能检测识别方法。
技术介绍
通过分析女性生殖道微生态分泌物中细胞的成分可初步判断是否存在炎症及病变情况，而白细胞的量化是其中的重要指标之一，阴道分泌物标本的显微镜下的形态学检测方法是当前的金标准方法。目前，针对女性生殖道分泌物中白细胞的检测识别，研究者们给出一些解决方案。专利技术专利《一种妇科显微图像中白细胞自动识别与统计方法》(中国专利公开号CN107492088A)、专利技术专利《一种白带显微图像中白细胞的自动识别方法》(中国专利公开号CN106295588A)和专利技术专利《一种基于卷积神经网络的白带中白细胞的自动识别方法》(中国专利公开号CN106897682A)，这三篇专利都是首先通过传统的机器视觉方法，包括边缘检测、阈值分割、计算面积、周长、长宽比、圆度、离心率等几何特性分割出疑似白细胞的区域，再通过白细胞的几何特性或者基于神经网络的分类方法再进一步确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种妇科显微图像大视野下白细胞的检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：采集自动显微镜的低倍镜头下的妇科显微图像，得到原始图片，这些原始图片中至少包含上皮细胞、白细胞其中一种；/nS2：将S1的原始图片使用同一个类别标签人工标注出上皮细胞核和白细胞，设定上皮细胞核和白细胞的类别标签同为“s”，再使用另一个类别标签人工标注出上皮细胞，设定上皮细胞的类别标签为“EC”，得到对应目标物的标注信息，并保存到标注文件中，从而构建出大视野下检测白细胞的有效训练集；/nS3：基于DetNet并结合双阶段目标检测方法Faster-RCNN+FPN，将S2构建出的训练集进行训练，得到有效目标检测模...

【技术特征摘要】
1.一种妇科显微图像大视野下白细胞的检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集自动显微镜的低倍镜头下的妇科显微图像，得到原始图片，这些原始图片中至少包含上皮细胞、白细胞其中一种；
S2：将S1的原始图片使用同一个类别标签人工标注出上皮细胞核和白细胞，设定上皮细胞核和白细胞的类别标签同为“s”，再使用另一个类别标签人工标注出上皮细胞，设定上皮细胞的类别标签为“EC”，得到对应目标物的标注信息，并保存到标注文件中，从而构建出大视野下检测白细胞的有效训练集；
S3：基于DetNet并结合双阶段目标检测方法Faster-RCNN+FPN，将S2构建出的训练集进行训练，得到有效目标检测模型；
S4：将待检测的图像输入S3的有效目标检测模型进行检测，得到类别标签为“s”和“EC”的目标物的检测结果；
S5：通过目标物的位置坐标关系将类别标签为“s”的目标物区分为上皮细胞核和白细胞，得到最终检测结果。


2.如权利要求1所述的一种妇科显微图像大视野下白细胞的检测识别方法，其特征在于：所述S2中采用外接直立矩形边界框的形式标注出对应的目标物，得到对应目标物的标记信息，其中标记信息包含目标物的类别标签和位置坐标信息。


3.如权利要求1或2任一所述的一种妇科显微图像大视野下白细胞的检测识别方法，其特征在于：所述S3中的DetNet采用基于ResNet-101改进的DetNet-101。


4.如权利要求3所述的一种妇科显微图像大视野下白细胞的检测识别方法，其特征在于：所述DetNet-101由1个卷积层、5个残差模块和全连接层构成；
其中第四个残差模块和第五个残差模块通过引入空洞卷积，将bottleNeck残差单元中间的3×3的卷积替换为3×3的空洞卷积，即将bottleNeck残差单元替换为DilatedbottleNeck残差...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢晓鸿，谢时灵，张平，
申请(专利权)人：山东仕达思医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37