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申请/专利权人:首都医科大学附属北京同仁医院;北京市耳鼻咽喉科研究所(北京市耳鼻咽喉头颈外科研究中心)
摘要:本发明公开一种基于深度学习的鼻分泌物涂片诊断方法和系统,包括:以滑窗方式分块读取待诊断的鼻分泌物涂片;对读取的窗口图像进行预处理操作并输入到训练好的细胞检测模型,对输入进来的图像进行一系列特征提取后,通过自下而上和自上而下的特征融合来增强金字塔特征图,最后根据每个尺度的特征图得到检测到的目标的矩形框的坐标和得分,根据设置的得分阈值,过滤掉低于阈值的矩形框,得到矩形框集合R;根据R中矩形框的坐标,从原始窗口图像中裁切相应图像并进行预处理操作,输入到训练好的细胞分类模型,输出相应图像的细胞类别并进行后处理,得到原始待诊断的鼻分泌物涂片的细胞类别。本发明可以对鼻分泌物涂片进行高效准确地诊断。
主权项:1.一种基于深度学习的鼻分泌物涂片诊断方法,其特征在于,所述方法包括:S1、以滑窗方式分块读取待诊断的鼻分泌物涂片,每次读取窗口范围的图像,称作窗口图像;S2、对读取的窗口图像进行预处理操作;S3、将预处理后的窗口图像输入到训练好的细胞检测模型,所述细胞检测模型对输入进来的图像进行一系列特征提取后,通过自下而上和自上而下的特征融合来增强金字塔特征图,最后根据每个尺度的特征图得到检测到的目标的矩形框的坐标和得分,根据设置的得分阈值,过滤掉低于阈值的矩形框,得到矩形框集合R;S4、根据R中矩形框的坐标,从原始窗口图像中裁切相应图像并进行预处理操作,将预处理后的相应图像输入到训练好的细胞分类模型,所述细胞分类模型输出所述相应图像的细胞类别;S5、对所述相应图像的细胞进行后处理,得到原始待诊断的鼻分泌物涂片的细胞类别。
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