[發明專利]基于形態學與YOLO算法的女性生殖道病原體識別方法

有效

• 申請號: 201910620667.4
• 申請日: 2019-07-10
• 公開（公告）號: CN110458808B
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發明（設計）人: 謝曉鴻;謝時靈;張平;李鑫銘
• 申請（專利權）人: 山東仕達思生物產業有限公司;山東仕達思醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 濟南泉城專利商標事務所 37218
• 代理人: 張貴賓

1.基于形態學與YOLO算法的女性生殖道病原體識別方法，其特征在于，該方法包括以下具體步驟：

步驟1：選取部分待測圖像，在待測圖像中將識別目標做好標注；

步驟2：將步驟1標注好的圖像組成訓練集，放入網絡訓練得到模型；

步驟3：基于Darknet53框架下YOLOv3模型的初篩：將要識別的圖像放入測試程序，調用步驟2訓練好的模型進行測試，得到模型初篩結果，并在原圖中標出；

步驟4：基于圖像形態學處理：對疑似區域進行形態學的判斷，最終通過對疑似區域內擬合出的橢圓區域與疑似區域的二值化后孢子所在擬合橢圓的區域取交集的方法得到較為準確的識別結果。

2.根據權利要求1所述基于形態學與YOLO算法的女性生殖道病原體識別方法，其特征在于：步驟3中，具體是：經過模型訓練后，將要識別的圖像導入進模型網絡，此時，將每個網格預測的種類信息和預選框區域預測的置信度信息相乘，就得到每個預選框區域的特定類型置信度:

等式左邊第一項是每個網格預測的類別信息，第二、三項是每個預選框預測的置信度，這個乘積即代表了預測的區域屬于某一類的概率，也有該區域準確度的信息，得到每個區域的特定類型置信度以后，設置閾值，濾掉得分低的區域，對保留的區域進行非極大值抑制處理，得到YOLO算法的檢測結果。

3.根據權利要求1所述基于形態學與YOLO算法的女性生殖道病原體識別方法，其特征在于：步驟4中，具體是：在得到清晰的YOLO算法篩選過的疑似區域之后，先對圖像進行邊緣增強及銳化，再根據孢子的色值做灰度化以及二值化分割，將孢子與淺色背景分割開來，再通過Canny算子對其進行輪廓提取，在得到清晰輪廓后，則在輪廓上隨機取點進行橢圓擬合，若擬合橢圓區域與二值化后孢子所在擬合橢圓的區域重疊部分超過一定值時，則可以判斷此區域內的形狀大致為橢圓，即符合孢子的形狀特點可將其判定為孢子。

4.根據權利要求3所述基于形態學與YOLO算法的女性生殖道病原體識別方法，其特征在于：若擬合橢圓區域與二值化后孢子所在擬合橢圓的區域重疊部分超過95％以上，則可以判斷此區域內的形狀大致為橢圓，即符合孢子的形狀特點可將其判定為孢子。

5.根據權利要求3所述基于形態學與YOLO算法的女性生殖道病原體識別方法，其特征在于：在步驟4中，還設置大小閾值和長寬比閾值并通過輪廓的旋轉矩形大小有效篩選掉細胞核。

6.根據權利要求5所述基于形態學與YOLO算法的女性生殖道病原體識別方法，其特征在于：在1600x1200大小的圖片上，將大小閾值設為30x30，長寬比閾值設為：1:1.3，并通過輪廓的旋轉矩形大小有效篩選掉細胞核。