[發明專利]一種人工智能ANA檢測圖文報告系統

在審

• 申請號: 202010119492.1
• 申請日: 2020-02-26
• 公開（公告）號: CN111403004A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 古潔若;黃尚春
• 申請（專利權）人: 廣州和碩信息技術有限公司
• 主分類號: G16H30/20
• 分類號: G16H30/20;G16H15/00
• 代理公司: 深圳市千納專利代理有限公司 44218
• 代理人: 胡堅

一種人工智能ANA檢測圖文報告系統，包括有圖像采集系統，負責從自動化設備標準化采集圖像，也可以人為操作采集圖像；圖像前處理系統，負責對圖像采集系統采集的圖像進行前處理；圖像識別和定位系統，負責定位和識別圖像中的細胞核型屬于哪一類，滴度有多強結果統計分析系統，負責對圖像識別和定位系統輸出的結果進行分類統計、計數，報告生成系統，根據報告模板生成報告；人工審核系統，為病理醫生提供平臺檢查審核系統生成的報告；數據存儲系統，將圖像和結果存儲分類儲存。節省人力，判讀和報告環節可以由系統自動完成，病理醫生僅需審核報告，隨著數據的積累、技術的發展，甚至可以不需要人工審核，直接完成報告，大大減輕病理工作的勞動強度。提供高度穩定、準確的核型分類和滴度檢測結果，避免人為因素造成的干擾。

技術領域

涉及免疫檢測技術領域。

背景技術

自身免疫病是由于免疫功能紊亂，機體產生針對自身抗原的病理性免疫應答反應而引起器官或系統損傷的一類疾病。自身免疫病的發病機制尚不完全清楚，目前認為是遺傳易感個體在環境因素如感染、紫外線、腫瘤及藥物等多種因素共同作用下發生。由于自身抗體的產生是自身免疫病的基本特征之一，因而，自身抗體本身就成為大多數自身免疫病的血清學標記物。

ANA 是一組將自身真核細胞的各種成分脫氧核糖核蛋白、DNA、可提取核抗原和RNA 等作為靶抗原的自身抗體的總稱，是自身免疫病最重要的診斷指標之一。ANA 的檢測方法很多，目前間接免疫熒光法仍然是 ANA 檢測首選方法。

ANA檢測的標準方法為間接免疫熒光法，傳統上，都是在熒光顯微鏡下由病理醫生進行檢查和復核。這種做法存在以下問題：一是花費時間長，由于玻片面積遠大于顯微鏡成像視野，一張熒光涂片的檢查是比較費時的，而在檢查之后對病變區進行復核，則幾乎需要花費同等的精力來找到病變細胞所在區域。從開始檢查到復核結束一般需要花費20~30分鐘。二是長時間觀察標本，會加速熒光衰減，影響結果準確度。三是ANA核型可以細分為29型，由于病理醫生的水平不同，工作繁忙等原因難以做到精細分型，普遍的做法是僅報告5~6種分型結果。四是病理醫生長時間高強度工作產生的疲勞感會導致報告準確度下降。

現有的輔助診斷方法多是提供專家庫標準圖像，然后讓病理醫生將鏡下圖像與與專家庫圖像同屏比對，并不能實現自動化判讀，另外針對不典型圖像，也難以幫助醫生下診斷建議。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明目的是提供一種人工智能ANA檢測圖文報告系統，實現ANA熒光圖像的自動判讀和報告，以解決上述問題。

為達到上述目的，本發明提出的人工智能ANA檢測圖文報告系統，其特征在于所述系統包括有：圖像采集系統、 圖像前處理系統、圖像識別和定位系統、結果統計分析系統、報告生成系統、自動審核系統、人工審核系統及數據存儲系統；

圖像采集系統，用于從自動化設備標準化采集標本圖像，或人為操作采集圖像；其中自動采集支持全采集、定點采集或隨機采集；其中全采集放大倍率為200倍以上以上，掃描路徑為回形，掃描方式為重疊式掃描，重疊面積不小于20%，獲得所有區域的圖像；其中定點采集放大倍率為200倍以上，根據用戶預先設定好的采樣位置，采集固定數量的數據；其中隨機采集放大倍率為200倍以上，系統根據預先用戶設定好的采集數量，隨機選取采樣位置進行圖像采集；

圖像前處理系統，負責對圖像采集系統采集的圖像進行前處理；包括亮度、對比度等的調節以使圖像進一步標準化；

圖像識別和定位系統，負責定位圖像中的細胞核并進行標記，同時識別圖像中的抗核抗體熒光模式屬于哪一類，滴度有多強；使用人工智能算法，包括使用殘差神經網絡為主干網絡，使用全卷積網路進行細胞標記，使用關注區連接技術進一步提高定位精度等技術搭建網絡模型，進行訓練，獲得表現較好參數；應用時將經過前處理的圖像送入訓練好的神經網絡模型，定位細胞，并識別核型；