[發(fā)明專利]一種基于人工智能的抗酸桿菌識別方法

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• 申請日: 2020-03-04
• 公開（公告）號: CN111325176A
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發(fā)明（設計）人: 段然;梅園
• 申請（專利權）人: 上海昌島醫(yī)療科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/32;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 楊國瑞

本發(fā)明公開了一種基于人工智能的抗酸桿菌識別方法，包括以下步驟：一種基于人工智能的抗酸桿菌識別方法，包括以下步驟：S1：制備抗酸桿菌識別模型，并將該抗酸桿菌識別模型部署到服務器中；S2：制備待識別抗酸桿菌的病理玻片。本發(fā)明通過通過掃描儀對待識別的病理玻片進行掃描并將掃描后的圖片傳到服務器上，然后用已經訓練好的深度神經網絡模型對該圖片進行識別，得到識別出來的抗酸桿菌相應的坐標信息，最后將原圖以及識別出來的抗酸桿菌坐標信息在網頁端軟件中展示出來，得到抗酸桿菌識別效果圖，這種方式避免了人工的操勞，并且在一定程度上降低了對載玻片的觀察誤差。

技術領域

本發(fā)明涉及細菌識別技術領域，具體為一種基于人工智能的抗酸桿菌識別方法。

背景技術

抗酸桿菌又名分枝桿菌屬，是一類細長略彎曲的，有時有分枝或出現(xiàn)絲狀體，屬于放線菌類，抗酸桿菌會在人體內引發(fā)一些疾病，對人致病的放線菌可分含和不含分枝菌酸兩類，本屬細菌的主要特點是細胞壁含有大量脂質，一般不易著色，若經加溫或延長染色時間而著色后能抵抗強脫色劑鹽酸乙醇的脫色，該菌屬無鞭毛、無芽胞、不產生內、外毒素，其致病性和菌體成分有關，引起的疾病都呈慢性，并伴有肉芽腫，并且分枝桿菌種類較多，對人致病的主要有結核分枝桿菌和麻風分枝桿菌。

抗酸桿菌的檢測與識別有利于醫(yī)生更加清晰的了解病人的病理狀態(tài)，從而便于對病人進行進一步的診治，當前抗酸桿菌的識別方法中，大型醫(yī)院以及二級醫(yī)院均是采用涂片法檢測抗酸桿菌，采用涂片法制成病理玻片，然后在顯微鏡下觀察病理玻片，整個操作過程可能要長達四個小時，長時間的觀察以及作業(yè)極易讓人疲憊，使得醫(yī)生對病理玻片的判斷也容易發(fā)生誤差。

發(fā)明內容

針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種基于人工智能的抗酸桿菌識別方法，解決了上述背景技術中所提到的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：一種基于人工智能的抗酸桿菌識別方法，包括以下步驟：

S1：制備抗酸桿菌識別模型，并將該抗酸桿菌識別模型部署到服務器中；

S2：制備待識別抗酸桿菌的病理玻片；

S3：通過掃描儀對S2步驟中所制備的待識別病理玻片進行掃描，并將掃描結果制成圖片上傳至服務器中；

S4：將S3步驟中所制成的圖片預處理，然后用S1中訓練好的抗酸桿菌識別模型進行識別，得到待識別抗酸桿菌相應的坐標信息；

S5：將S3步驟中所制成的圖片以及S4步驟中待識別抗酸桿菌相應的坐標信息在網頁端軟件中展示出來，得到待識別抗酸桿菌的效果圖。

作為本發(fā)明所述基于人工智能的抗酸桿菌識別方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述S1中訓練抗酸桿菌識別模型包括以下步驟：

S11：制備抗酸桿菌的病理玻片；

S12：通過計算機控制掃描儀對S11步驟中所述病理玻片進行掃描生成圖片，并將圖片傳送至服務器；

S13：隨機選取抗酸桿菌病理玻片圖片，并將圖片隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集；

S14：將圖片中含有抗酸桿菌的區(qū)域以及一些噪聲區(qū)域進行標注；

S15：對S14步驟中圖片的標注位置進行去噪、濾波處理；

S16：構建深度神經網絡模型；

S17：將訓練集放到深度神經網絡模型中，調整參數(shù)進行識別并得到識別好的模型；

S18：將測試集放到識別好的模型中進行測試。

作為本發(fā)明所述基于人工智能的抗酸桿菌識別方法的一種優(yōu)選方案，其中：S13步驟中所述的隨機選取已經掃描好的抗酸染色結核桿菌病理切片圖片，并將該圖片隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集，具體實施步驟為：