一种基于染色图像的尿有形粒子分类方法技术

本发明专利技术涉及一种基于染色图像的尿有形粒子分类方法，包括步骤：拍摄染色后的尿有形粒子图像，将图像根据单个粒子进行分割，形成包含独立粒子的彩色图像；先根据有形粒子的形态学特点进行细分类，再根据染色后各类别粒子的染色效果进行颜色分类，人工标注形成训练数据集；结合数字图像处理方法和深度学习方法提取各类有形粒子特征；将步骤三产生的多个特征进行筛选，去除无效特征；将各类粒子按照最细小的分类进行分类，再通过染色细类别、形态学细类别、有形成分粗类别的关系进行整合；以样本为单位对该样本的所有粒子类别进行校正。本发明专利技术通过细分类类别整合的方法、以及对分类结果置信度低的粒子进行类别校正的方法达到更好的识别分类效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学图像处理，具体涉及一种基于染色图像的尿有形粒子分类方法。

技术介绍

1、尿常规检验是医学检验“三大常规”项目之一，不少肾脏病变早期就可以出现蛋白尿或者尿沉渣中有形成分。尿液中有形粒子种类众多，如红细胞、白细胞、结晶、上皮细胞、管型、真菌、细菌等，还有很多代谢产生的无固定形态的杂质，因此常规镜检存在操作复杂、工作量大的问题，且对临床镜检人员的经验要求较高。

2、目前市场上已经有很多基于图像识别原理的全自动尿液有形分析仪，大大减轻了临床镜检的工作。随着三甲医院对于细胞识别性能要求的提升，具有更高的辨识度的染色彩色图像更能满足客户需求，同时，更精准的识别性能、更丰富的自动分类项目也更容易得到客户的青睐。

3、通常的分类方法一般为将同一个粒子按照粗类别去标注和分类，然后再按照形态学的定义去标记和细分类，或者将同一个粒子按照分割标准的不同，分割识别一次后再进行一次精细化分割识别。实际上这种方式会掩盖掉形态学细分类之间尤其是不同染色效果之间的特征差异，而且一旦粗分类分错之后，细分类结果毫无意义。同时，训练集无论规模如何宏大，总本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，步骤二具体为：

3.根据权利要求1所述的基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，步骤三具体为：

4.根据权利要求3所述的基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，步骤三中，

5.根据权利要求3所述的基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，步骤三中，深度学习特征包括：使用多层卷积神经网，将带有标签的归一化到统一尺寸的图像作为输入，将最后一层卷积使用全局平均池化的方法将多维特征压缩成一维特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，步骤二具体为：

3.根据权利要求1所述的基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，步骤三具体为：

4.根据权利要求3所述的基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，步骤三中，

5.根据权利要求3所述的基于染色图像的尿有形粒子分类方法，其特征在于，步骤三中，深度学习特征包括：使用多层卷积神经网，将带有标签的归一化到统一尺寸的图像作为输入，将最后一层卷积使用全局平均池化的方法将多维特征压缩成一维特征。

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【专利技术属性】
技术研发人员：郭野，金晶，郝英英，王凤丹，孙胜利，金亮，唐松，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：