【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分析，具体涉及一种面向血细胞形态学的辅助检测方法及系统。
技术介绍
1、血细胞形态学是指对血液中各种血细胞的形态、结构和数量进行观察分析的学科领域；基于血细胞形态学可以检测分析血细胞的数量及分化阶段，对于各类血液疾病的诊疗及预防具有重要价值。血细胞的检测分析通常基于骨髓样本涂片对每个血细胞进行人工分析，过程繁琐且易受主观因素影响，导致血细胞检测效果差，因此借助深度学习算法对血细胞的数量及分化阶段进行检测分析逐渐成为一种主流方式。
2、现有技术中通常会对大量的不同分化阶段的血细胞的图像进行人工标注构建训练样本集，基于深度学习算法训练血细胞分类模型，从而可以利用训练好的血细胞分类模型评估当前骨髓样本中每个血细胞的分化阶段；但人体血细胞在不同分化过程中的形态种类繁多，且空间方向性也存在较大差异，血细胞样本的搜集标注以及模型训练的过程复杂，识别效果也易受训练集及训练超参数的影响，进而导致对血细胞的分化阶段的检测评估效果差。
技术实现思路
1、为了解决现有技术对血细胞的...
【技术保护点】
1.一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1中所述的一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述分化表现系数的获取方法包括：
3.根据权利要求2中所述的一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述分化子参数的获取方法包括：
4.根据权利要求2中所述的一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述匹配差异参数的获取方法包括：
5.根据权利要求4中所述的一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述局部特征差异参数的获取方法包括：
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1中所述的一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述分化表现系数的获取方法包括：
3.根据权利要求2中所述的一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述分化子参数的获取方法包括：
4.根据权利要求2中所述的一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述匹配差异参数的获取方法包括：
5.根据权利要求4中所述的一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述局部特征差异参数的获取方法包括：
6.根据权利要求1中所述的一种面向血细胞形态学的辅助检测方法，其特征在于，所述差异分化系数的获取方法包括：
7.根据权利要求1中所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗敏娜，李淼静，
申请(专利权)人：西安交通大学医学院第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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