[發明專利]精子頭部形態識別方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 202011215590.1
• 申請日: 2020-11-04
• 公開（公告）號: CN112036384B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 劉暢;李福平;侯葦;賈燁琳;余林;吳應碧;鐘正華;廖露;趙陽玫
• 申請（專利權）人: 成都樸華科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都市集智匯華知識產權代理事務所(普通合伙) 51237
• 代理人: 李華;溫黎娟

本發明屬于醫學圖像處理領域，實施例具體公開一種精子頭部形態識別方法、裝置及設備。本申請提供的精子頭部形態識別方法包括獲取精子染色顯微圖像，通過神經網絡模型對精子頭部進行檢測，再對檢測到的精子頭部通過圖像處理方法分辨其形態獲得精子頭部形態識別結果，本申請還提供與識別方法對應的精子頭部形態識別裝置及設備，整套識別方法、裝置及設備操作簡單，識別結果可靠。

技術領域

本發明屬于醫學圖像處理領域，具體涉及一種精子頭部形態識別方法、裝置及設備。

背景技術

精子形態檢測需要通過形態試劑（巴氏染色液）進行染色，然后在100倍顯微鏡下對精子形態進行分類判斷（主要分為正常精子、異常精子，異常精子中分頭部、中段、尾部異常，頭部分為大頭、小頭、梨型、圓頭、錐形頭等）。

傳統的精子形態檢測方法主要是將染色后的玻片放在顯微鏡100倍鏡下拍照，然后將拍照所得圖片通過傳統目標檢測算法（如Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM）進行精子目標檢測，然后通過傳統分類算法對精子形態進行分類判定，但是由于傳統算法需要手工設計特征，而精子形態圖像多樣性的變化會導致特征沒有很好的魯棒性，從而導致精子形態識別率和識別準確度不高，和臨床醫師判定結果有較大的差別。

發明內容

有鑒于此，本申請提供一種基于神經網絡算法的精子頭部形態識別方法、裝置及設備，能夠解決或者至少部分解決上述存在的問題。

為解決以上技術問題，本發明提供的技術方案是一種精子頭部形態識別方法，包括：

S11：獲取精子染色顯微圖像；

S12：將精子染色顯微圖像通過精子頭部檢測模型，獲得精子頭部圖像和精子頭部在圖像中的位置信息；

S13：根據精子頭部圖像和精子頭部在圖像中的位置信息對精子頭部進行形態分析，獲得精子頭部形態識別結果。

優選的，精子頭部形態識別方法還包括S10：生成精子頭部檢測模型；所述S10的方法包括：

S101：篩選出大樣本的精子染色顯微圖像；

S102：在精子染色顯微圖像上標注出精子頭部，并將標注后的精子染色顯微圖像分為訓練圖像集和測試圖像集；

S103：在TensorFlow 框架下，采用YOLOv3網絡模型對訓練圖像集進行訓練，再通過測試圖像集來驗證并更新YOLOv3網絡模型參數再進行訓練，循環此過程直到獲得最終的精子頭部檢測模型。

優選的，所述S103的方法包括：

S1031：使用訓練圖像集預訓練YOLOv3網絡模型的前20個卷積層和1個平均池化層和1個全連接層，其中，將訓練圖像分辨率放縮到224×224大小以下；

S1032：用預訓練得到的前20個卷積層網絡參數來初始化YOLOv3網絡模型前20個卷積層的網絡參數；

S1033：用訓練圖像集進行YOLOv3網絡模型訓練，將輸入訓練圖像分辨率從224×224 放縮到448×448，訓練時bbox的真實框設置成相同的，其中，輸出層使用卷積層替代YOLOv3的全連接層，位置預測公式為：，，其中x，y是預測邊框的中心，，是先驗框的中心坐標，，是先驗框的寬和高，，是學習的參數。

優選的，所述S13的方法包括：

S131：對精子頭部圖像進行處理，包括：二值化處理、亮度處理、Otsu找到精子輪廓、K-means聚類獲取核區、開操作獲取精子頭部、頭部及核區膨脹找到頂體、開操作獲取頂體、橢圓擬合；