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申请/专利权人：中康智慧(上海)生命科技有限公司

摘要：本申请涉及一种基于多模态的癌症早期器官病变症状智能识别方法，能够快速通过检测模型对细胞的双模态进行检测，判断双模态是否符合癌症早期的细胞病变形态，若是符合，则标记出符合癌症早期细胞病变形态的所述细胞单元图，根据所标记的所述细胞单元图来快速识别出癌症早期器官病变症状以及具体的部位，能够仅对患者取样下快速智能识别和判断出早期器官病变症状以及具体的部位，可以由智能检测模型快速对图像进行识别，不需要医师进行判断，取得患者的组织电镜图像之后即可进行图像上组织细胞的智能双模态检测，得到癌变识别结果，因此可以缩减传统方式对癌变图像进行处理、识别和判断的时间，节约患者检测时间。

主权项：1.一种基于多模态的癌症早期器官病变症状智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取活检取样的组织电镜图像；从所述组织电镜图像中，识别并提取得到各个组织细胞的细胞单元图，并将各个组织细胞的所述细胞单元图有序输出并保存在后台数据库中；遍历所述后台数据库中所述细胞单元图，提取并得到各个组织细胞的细胞膜形态和细胞核形态；采用预设的智能检测模型，对各个组织细胞的细胞膜形态和细胞核形态进行双模态检测，并输出对应的双模态检测结果；根据所述双模态检测结果，识别并标记出处于癌症早期的所述细胞单元图；获取活检取样的组织电镜图像，包括：对患者活检取样，将取样的活检组织置于预设的电镜扫描环境下进行扫描，获取取样的组织电镜图像；将所述组织电镜图像上传至后台服务器，并保存在所述后台数据库中；从所述组织电镜图像中，识别并提取得到各个组织细胞的细胞单元图，并将各个组织细胞的所述细胞单元图有序输出并保存在后台数据库中，包括：随机在所述组织电镜图像上，标记出一识别区域，作为组织单元图；对所述组织单元图进行规整处理，得到组织中细胞排列整齐的组织单元图；将所述组织单元图导入图像识别应用中，对所述组织单元图进行遍历，识别并提取所述组织单元图中各个组织细胞的细胞单元图；按照提取时序，将各个组织细胞的所述细胞单元图从所述图像识别应用中有序输出并保存在后台数据库中；遍历所述后台数据库中所述细胞单元图，提取并得到各个组织细胞的细胞膜形态和细胞核形态，包括：遍历所述后台数据库，按照提取时序，依次对各个所述细胞单元图进行图像识别，识别出所述细胞单元图中的细胞膜和细胞核；在所述细胞单元图中，对所识别的所述细胞膜和所述细胞核的轮廓分别进行轮廓标记，得到对应的所述细胞膜形态和所述细胞核形态；将所述细胞单元图中的所述细胞膜形态和所述细胞核形态，分别保存在后台数据库中的第一子数据库和第二子数据库中；采用预设的智能检测模型，对各个组织细胞的细胞膜形态和细胞核形态进行双模态检测，并输出对应的双模态检测结果，包括：在后台服务器上，分别部署识别细胞膜形态的第一形态检测模型和识别细胞核形态的第二形态检测模型，并设置好模型参数；按照提取时序，同步从所述第一子数据库和所述第二子数据库中，调取出所述细胞单元图上的所述细胞膜形态和所述细胞核形态；将所述细胞膜形态导入所述第一形态检测模型，经所述第一形态检测模型进行细胞膜形态检测后，输出对应的第一模态检测结果；将所述细胞核形态导入所述第二形态检测模型，经所述第二形态检测模型进行细胞核形态检测后，输出对应的第二模态检测结果；将所述第一模态检测结果和所述第二模态检测结果，作为所述细胞单元图的双模态检测结果，输出并保存在后台数据库中；所述第一形态检测模型的生成方法，包括：准备癌症早期的细胞膜形态图片集；将所述细胞膜形态图片集作为输入，并基于深度学习方法，进行模型训练，得到识别所述细胞膜形态的所述第一形态检测模型；将所述第一形态检测模型部署于后台服务器上，并配置对应的模型性能参数；所述第二形态检测模型的生成方法，包括：准备癌症早期的细胞核形态图片集；将所述细胞核形态图片集作为输入，并基于深度学习方法，进行模型训练，得到识别所述细胞核形态的所述第二形态检测模型；将所述第二形态检测模型部署于后台服务器上，并配置对应的模型性能参数；采用预设的智能检测模型，对各个组织细胞的细胞膜形态和细胞核形态进行双模态检测，并输出对应的双模态检测结果；根据所述双模态检测结果，识别并标记出处于癌症早期的所述细胞单元图，快速通过检测模型对细胞的双模态进行检测。

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