一种微生态中孢子和细胞的检出方法及系统技术方案

本申请公开了一种微生态中孢子和细胞的检出方法及系统，包括：采集多种场景下的显微镜图像，以获得原始图像样本；对所述原始图像样本中的任意图像中的细胞核和孢子进行标注；基于任意子图像，提取所述设定规格下，对应位置的子图像特征和边缘特征，以构建图像特征通道和边缘特征通道，以及，确定所述设定规格下对应位置的灰度参数，以构建灰度通道；训练VGG网络模型；采集待识别的显微镜图像，输入训练好的所述VGG网络模型，以检出其中的细胞核，和/或，孢子。本申请的方法能够有效检出其中的细胞核，和/或，孢子，识别准确度高，极大地降低孢子的误检率。孢子的误检率。孢子的误检率。

【技术实现步骤摘要】
一种微生态中孢子和细胞的检出方法及系统


[0001]本申请涉及计算机应用领域，尤其涉及一种微生态中孢子和细胞的检出方法及系统。

技术介绍

[0002]孢子是一种常见的女性生殖道的致病霉菌。目前针对女性生殖道分泌物生物标本的革兰氏染色方法是最常用的检验方法，显微镜下的形态学检查是妇科阴道微生态诊断的金标准，因此对于孢子的形态学检测及提高孢子的检出率，并同时降低孢子的误检率对于诊断女性真菌性阴道炎起着至关重要的作用。经革兰氏染色后的孢子的形态与生殖道分泌物中的一些上皮细胞核和白细胞核的形态非常相似，利用计算机视觉技术识别孢子时，容易出现误检的情况。
[0003]公开号CN107480662A“一种霉菌图像识别方法及其装置”中通过自适应阈值分割方法进行图像分割，然后对分割后的结果通过轮廓拟合、面积等几何形态学方法进行筛选，自适应阈值分割方法受参数变化的影响比较大，不同参数针对同一图像分割出来的结果不同，而且无法通过统一确定的自适应阈值参数对大部分场景进行很好的分割，而分割的结果又会对后面的筛选方法产生很大的影响，如果单个孢子与其他微生物产生交叉堆叠就影响了孢子的形态，通过这些几何形态的方法筛选交叉堆叠的孢子也就失效了，因此采用该方法容易造成孢子的漏检；同时，基于该方法分割出的一些上皮细胞核、白细胞核和精子在形态上与孢子非常相似，容易造成孢子的误检。
[0004]现有技术的训练过程中，受限于样本数量、容量的限制，按照常规的最小外接直立矩形标注上皮细胞核和孢子，容易造成上皮细胞核类内差距大且上皮细胞核与孢子之间的类间差距小，无法很好的训练一个有效的目标检测模型，即使再结合传统的计算机视觉技术，也容易造成孢子的误检。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种微生态中孢子和细胞的检出方法及系统，能够训练出有效检测模型，用来区分出细胞核和孢子，提高识别准确度，极大地降低孢子的误检率。
[0006]本申请实施例提出一种微生态中孢子和细胞的检出方法，包括：
[0007]采集多种场景下的显微镜图像，以获得原始图像样本，所述原始图像样本中至少包含有细胞核，至少部分含有孢子；
[0008]对所述原始图像样本中的任意图像中的细胞核和孢子进行标注，并基于标注结果构建标签通道；
[0009]将所述原始图像样本中的任意图像调整至目标大小，并采用如下方式处理调整至目标大小的所述任意图像：
[0010]确定所述任意图像的基准位置，并基于所述基准位置按照设定规格分割所述任意图像为多个子图像，以及，将所述任意图像进行灰度处理，以获得灰度图像；
[0011]基于任意子图像，提取所述设定规格下，对应位置的子图像特征和边缘特征，以构建图像特征通道和边缘特征通道，以及，确定所述设定规格下对应位置的灰度参数，以构建灰度通道；
[0012]基于所述图像特征通道、所述边缘特征通道以及所述灰度通道，作为输入通道，并基于所述标签通道，训练VGG网络模型；
[0013]采集待识别的显微镜图像，对所述待识别的显微镜图像进行处理后，输入训练好的所述VGG网络模型，以检出其中的细胞核，和/或，孢子。
[0014]可选的，对所述图像样本中的任意图像中的细胞核和孢子进行标注之后，还包括采用如下方式对所述原始图像样本进行扩充；
[0015]扣取所述原始图像样本中标注区域的各细胞核和孢子，并利用临近区域的色块进行替换，以获得待扩充图像样本；
[0016]去除标注出的细胞核区域以及孢子区域中的非目标像素；
[0017]分别按照余留的细胞核区域以及孢子区域的像素面积的大小进行排列，以确定出细胞核以及孢子的扩充约束，所述扩充约束至少包括细胞核以及孢子色彩范围、尺寸信息以及面积信息；
[0018]基于所述扩充约束以及所述待扩充图像样本，对所述原始图像样本进行扩充。
[0019]可选的，基于所述扩充约束以及所述待扩充图像样本，对所述原始图像样本进行扩充包括：
[0020]检出所述待扩充图像样本中任意图像的细胞区域以及细胞数量信息；
[0021]基于细胞核的扩充约束拟合细胞核，在任意图像的细胞区域扩充拟合的细胞核；以及
[0022]基于孢子的扩充约束拟合孢子，在任意图像的图像区域扩充指定数量的拟合的孢子。
[0023]可选的，还包括采用如下方式在扩充指定数量的拟合的孢子后的图像中添加噪声：
[0024]基于分割的多个子图像所提取到的边缘特征，根据标注去除细胞核区域以及孢子区域；
[0025]选取包含色彩值接近于细胞核以及孢子的色彩范围的多个子图像；
[0026]基于多个子图像或其组合，添加至扩充指定数量的拟合的孢子后的图像中，以完成噪声添加。
[0027]可选的，基于所述图像特征通道、所述边缘特征通道以及所述灰度通道，作为输入通道，并基于所述标签通道，训练VGG网络模型包括：
[0028]基于所提取的边缘特征，引入纹理损失L
E
，满足：
[0029][0030]其中，表示第k层、基于边缘特征计算的Gram矩阵的i行n列的特征值，表示第k层、基于边缘特征计算的Gram矩阵的j行n列的特征值，C
ij
表示标签通道的图像风格表示，U表示第k层不同特征映射的数量，V是第k层不同特征映射的容量。
[0031]可选的，基于所述图像特征通道、所述边缘特征通道以及所述灰度通道，作为输入通道，并基于所述标签通道，训练VGG网络模型还包括：
[0032]分别将所述图像特征通道以及所述灰度通道，在设定规格下分为对应的正样本和负样本，在训练过程中引入四元组，定义距离度量d＝L2范数；
[0033]计算标签通道与所述图像特征通道的正样本嵌入距离d1＝(c，p1)；
[0034]计算标签通道与所述图像特征通道的负样本嵌入距离d2＝(c，n1)；
[0035]计算标签通道与所述灰度通道的正样本嵌入距离d3＝(c，p2)；
[0036]计算标签通道与所述灰度通道的负样本嵌入距离d4＝(c，n2)；
[0037]计算四元组损失满足：
[0038][0039]其中，f()表示L2范数函数，表示第m个分割子区域、标签通道与图像特征通道的正样本嵌入距离，表示第m个分割子区域、标签通道与图像特征通道的负样本嵌入距离，标签通道与图像特征通道的负样本嵌入距离，表示第m个分割子区域、标签通道与灰度通道的正样本嵌入距离，表示第m个分割子区域、标签通道与灰度通道的负样本嵌入距离，M表示分割子区域的总数，ζ表示补偿系数。
[0040]可选的，训练VGG网络模型的总损失满足：
[0041]L＝αL
E
+βL
T
[0042]其中，α和β分别表示纹理损失以及四元组损失的权重。
[0043]本申请实施例还提出一种微生态中孢子和细胞的检出系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微生态中孢子和细胞的检出方法，其特征在于，包括：采集多种场景下的显微镜图像，以获得原始图像样本，所述原始图像样本中至少包含有细胞核，至少部分含有孢子；对所述原始图像样本中的任意图像中的细胞核和孢子进行标注，并基于标注结果构建标签通道；将所述原始图像样本中的任意图像调整至目标大小，并采用如下方式处理调整至目标大小的所述任意图像：确定所述任意图像的基准位置，并基于所述基准位置按照设定规格分割所述任意图像为多个子图像，以及，将所述任意图像进行灰度处理，以获得灰度图像；基于任意子图像，提取所述设定规格下，对应位置的子图像特征和边缘特征，以构建图像特征通道和边缘特征通道，以及，确定所述设定规格下对应位置的灰度参数，以构建灰度通道；基于所述图像特征通道、所述边缘特征通道以及所述灰度通道，作为输入通道，并基于所述标签通道，训练VGG网络模型；采集待识别的显微镜图像，对所述待识别的显微镜图像进行处理后，输入训练好的所述VGG网络模型，以检出其中的细胞核，和/或，孢子。2.如权利要求1所述的微生态中孢子和细胞的检出方法，其特征在于，对所述图像样本中的任意图像中的细胞核和孢子进行标注之后，还包括采用如下方式对所述原始图像样本进行扩充；扣取所述原始图像样本中标注区域的各细胞核和孢子，并利用临近区域的色块进行替换，以获得待扩充图像样本；去除标注出的细胞核区域以及孢子区域中的非目标像素；分别按照余留的细胞核区域以及孢子区域的像素面积的大小进行排列，以确定出细胞核以及孢子的扩充约束，所述扩充约束至少包括细胞核以及孢子色彩范围、尺寸信息以及面积信息；基于所述扩充约束以及所述待扩充图像样本，对所述原始图像样本进行扩充。3.如权利要求2所述的微生态中孢子和细胞的检出方法，其特征在于，基于所述扩充约束以及所述待扩充图像样本，对所述原始图像样本进行扩充包括：检出所述待扩充图像样本中任意图像的细胞区域以及细胞数量信息；基于细胞核的扩充约束拟合细胞核，在任意图像的细胞区域扩充拟合的细胞核；以及基于孢子的扩充约束拟合孢子，在任意图像的图像区域扩充指定数量的拟合的孢子。4.如权利要求3所述的微生态中孢子和细胞的检出方法，其特征在于，还包括采用如下方式在扩充指定数量的拟合的孢子后的图像中添加噪声：基于分割的多个子图像所提取到的边缘特征，根据标注去除细胞核区域以及孢子区域；选取包含色彩值接近于细胞核以及孢子的色彩范围的多个子图像；基于多个子图像或其组合，添加至扩充指定数量的拟合的孢子后的图像中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾贞，王晶，祁凤仙，陈道桢，
申请(专利权)人：无锡市妇幼保健院，
类型：发明
国别省市：