一种幽门螺杆菌定位方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种幽门螺杆菌定位方法及装置，包括：将待检测图像划分为多个子图像块；根据子图像块在待检测图像中的位置，对子图像块进行标号；将子图像块输入训练好的幽门螺杆菌分割模型中，输出包含幽门螺杆菌的第一图像块，并确定第一图像块中幽门螺杆菌的第一坐标；将第一图像输入至训练好的假阳筛查模型中，对第一图像块中的假阳及真阳幽门螺杆菌进行分类，筛出假阳幽门螺杆菌；根据真阳幽门螺杆菌在第一图像块中的第一坐标以及第一图像块对应的子图像块的标号确定真阳幽门螺杆菌在待检测图像中的坐标。本申请能够快速识别待测病理切片图像中的幽门螺杆菌位置。测病理切片图像中的幽门螺杆菌位置。测病理切片图像中的幽门螺杆菌位置。

【技术实现步骤摘要】
一种幽门螺杆菌定位方法及装置


[0001]本申请涉及图像识别
，尤其涉及一种幽门螺杆菌定位方法及装置。

技术介绍

[0002]慢性胃炎、消化性溃疡、胃癌和MALT淋巴瘤的发病与幽门螺杆菌（HP）感染密切相关，根除HP可有效预防上述疾病。目前我国HP感染率高达40%~60%，大量患者需通过胃粘膜活检来做胃疾病诊断和HP检测，导致病理医生的劳动强度极大，诊断的准确性、一致性和可重复性较差；另一方面细菌级的小目标在光镜下识别比较困难，诊断费时费力，难防错漏。人工智能（AI）的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界，“AI+医疗”被人们寄予厚望，它可在减轻医疗负担的同时，减少误诊漏诊的发生。因此可以借助深度学习技术来辅助医生进行HP诊断，其需要在百万级像素的数字病理切片中定位每一个HP，进而对数字病理切片进行阴阳性分类，其难点主要包括：小目标难点。大部分HP的面积都小于 32*32像素，相对于从一张数字病理切片上切割下来的512*512图像块来说每个HP仅占全图的3%，当切割下来的图像块被输入到骨干卷积神经网络中经过下采样处理后，小目标在特征图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种幽门螺杆菌定位方法，其特征在于，包括：将待检测图像划分为多个子图像块；根据所述子图像块在所述待检测图像中的位置，对所述子图像块进行标号；将所述子图像块输入训练好的幽门螺杆菌分割模型中，输出包含幽门螺杆菌的第一图像块，并确定所述第一图像块中幽门螺杆菌的第一坐标；将所述第一图像输入至训练好的假阳筛查模型中，对所述第一图像块中的假阳及真阳幽门螺杆菌进行分类，筛出假阳幽门螺杆菌；根据真阳幽门螺杆菌在所述第一图像块中的所述第一坐标以及所述第一图像块对应的所述子图像块的标号确定真阳幽门螺杆菌在所述待检测图像中的坐标；所述将所述第一图像输入至训练好的假阳筛查模型中，对所述第一图像块中的假阳及真阳幽门螺杆菌进行分类，筛出假阳幽门螺杆菌，具体为：将所述第一图像块中所述第一坐标的预设范围内的第二图像块输入至训练好的假阳筛查模型中，对所述第二图像块进行分类，判断所述第二图像块中的幽门螺杆菌是否为假阳，若为假阳，则去掉所述第一图像块中的假阳幽门螺杆菌的位置信息。2.根据权利要求1所述的幽门螺杆菌定位方法，其特征在于，所述将所述子图像块输入训练好的幽门螺杆菌分割模型中，输出包含幽门螺杆菌的第一图像块，并确定所述第一图像块中幽门螺杆菌的第一坐标，具体为：将所述子图像块输入训练好的幽门螺杆菌分割模型中；判断所述子图像块为幽门螺杆菌的概率，将概率值大于等于预设第一阈值的像素点和概率值小于预设第一阈值的像素点的灰度值区分设置；将概率值大于等于预设第一阈值的像素点构成的轮廓认定为幽门螺杆菌，则包含幽门螺杆菌的所述子图像块即为所述第一图像块；计算概率值大于等于预设第一阈值的像素点构成的轮廓的中心位置坐标，记为所述第一坐标。3.根据权利要求1所述的幽门螺杆菌定位方法，其特征在于，在所述将所述子图像块输入训练好的幽门螺杆菌分割模型中，输出包含幽门螺杆菌的第一图像块，并确定所述第一图像块中幽门螺杆菌的第一坐标，之前还包括：获取大量包含幽门螺杆菌的训练图像，对所述训练图像中的幽门螺杆菌进行标注；采用标注后的所述训练图像训练UNet++模型，所述UNet++模型在多个尺度预测所述训练图像中的幽门螺杆菌，并不断矫正网络在各个尺度下的预测结果；将预测图像输入所述UNet++模型，得到多种尺度的掩模图，将所述掩模图上采样到相同尺度后进行平均，得到最终的预测结果。4.根据权利要求1所述的幽门螺杆菌定位方法，其特征在于，在将所述第一图像输入至训练好的假阳筛查模型中，对所述第一图像块中的假阳及真阳幽门螺杆菌进行分类，筛出假阳幽门螺杆菌，之前还包括：将多个只含有一个幽门螺杆菌的图像作为训...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨林，武卓越，
申请(专利权)人：杭州迪英加科技有限公司，
类型：发明
国别省市：