[发明专利]基于深度学习的结核病检查方法

摘要

本发明的基于深度学习的结核病检查方法的特征在于，其包括下列步骤：获取影像的步骤，利用影像拍摄设备从作为训练用途制作的痰涂片载玻片获取影像；学习步骤，以所获取的所述影像学习用于判定结核的深度学习模型；验证步骤，对通过所述学习步骤学习的深度学习模型的准确度进行验证；判定步骤，利用通过所述学习步骤与所述验证步骤学习的深度学习模型的加权值判定结核的阴性或阳性；以及显示步骤，把通过所述结核判定步骤得到的检查结果显示于显示器中，从而提供给使用者。

主权项

1.一种基于深度学习的结核病检查方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：获取影像的步骤，利用影像拍摄设备进行单层拍摄和复层拍摄，以从作为训练用途制作的痰涂片载玻片获取影像，其中所述影像拍摄设备包括控制PC、3轴(XYZ)载物台、光学系统、荧光照明系统及荧光相机；传输训练影像的步骤，利用文件传输协议将所获取的所述影像自动传输到用于收集的服务器，为了让载玻片的拍摄与载玻片图像的传输独立地进行，将传输影像的步骤予以分离，以连续拍摄及传输大量的载玻片；收集训练数据的步骤，利用通过所述传输训练影像的步骤保存到服务器中的影像与训练数据收集程序来收集训练数据；以及生成训练数据的步骤，把通过所述收集训练数据的步骤收集的数据加工成深度学习模型可学习的形态而生成训练用数据集，所述数据集以适合对象分类模型或对象检测模型的单层形态或复层形态来区分数据集；学习步骤，使所述对象分类模型和对象检测模型学习通过所述生成训练数据的步骤生成的数据集；验证步骤，基于通过所述学习步骤学习的深度学习模型，使用验证软件验证准确度；判定步骤，该步骤包括下列步骤：拍摄计划步骤，为了利用经过所述学习步骤和所述验证步骤学习及验证的深度学习模型进行实际结核病检查，从样本载玻片拍摄用于检查的影像之前，对置于载物台上的载玻片进行补正并指定拍摄范围；拍摄样本影像的步骤，根据通过所述拍摄计划步骤计算的拍摄范围，以单层或复层从样本载玻片拍摄影像；判定样本的步骤，以输入的方式接收通过所述拍摄样本影像的步骤拍摄的单层或复层影像，利用通过所述学习步骤与所述验证步骤学习的所述对象分类模型或对象检测模型的加权值判定结核的阴性或阳性；以及显示步骤，把通过所述结核判定步骤得到的检查结果显示于显示器中，从而提供给使用者。