[發(fā)明專利]一種外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)自動檢測系統(tǒng)的疾病聯(lián)想方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011395035.1
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112508909B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊武晨;彭賢貴;張曦;陳立;張誠;張洪洋;陶廷露;張云;李藝
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍陸軍軍醫(yī)大學(xué)第二附屬醫(yī)院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/149;G06T7/194;G06T7/62;G06T7/66;G16H70/00;G06F17/16;G06N3/0464
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 張晨

1.一種外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)自動檢測系統(tǒng)的疾病聯(lián)想方法，其特征在于：包括以下步驟；

A1、使用電子掃描鏡對外周血細(xì)胞涂片進(jìn)行掃描，形成掃描圖片；

A2、建立正常外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和異常外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)；

A3、獲取人機(jī)交互操作系統(tǒng)設(shè)置的檢測范圍；

A4、在檢測范圍內(nèi)通過建立Hessian矩陣對掃描圖片的外周血細(xì)胞形態(tài)進(jìn)行特征提取；

A5、將提取的外周血細(xì)胞特征與正常外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和異常外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)對比并分類和計數(shù)，對取樣計數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，獲得最終計算數(shù)據(jù)；

A6、建立現(xiàn)有疾病聯(lián)想數(shù)據(jù)庫，將最終計算的數(shù)據(jù)，與現(xiàn)有疾病建立聯(lián)想，并進(jìn)行聯(lián)想分析；

A7、將聯(lián)想的疾病與審核系統(tǒng)對于異常細(xì)胞描述的結(jié)果結(jié)合得出最終的聯(lián)想結(jié)果；

所述步驟A2中建立正常外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和異常外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)項包括細(xì)胞核的形狀標(biāo)準(zhǔn)、染色質(zhì)的粗細(xì)標(biāo)準(zhǔn)、有無核仁標(biāo)準(zhǔn)、胞漿著色性標(biāo)準(zhǔn)和漿內(nèi)顆粒性質(zhì)有無內(nèi)含物標(biāo)準(zhǔn)；所述步驟A4中對掃描圖片的外周血細(xì)胞形態(tài)進(jìn)行特征提取，包括以下步驟，

先建立Hessian矩陣，然后構(gòu)建尺度空間和精確定位特征點，以每個特征點為中心，畫出2s為半徑的圓領(lǐng)域，s為特征點的尺度，并計算半徑內(nèi)所有特征點x和y方向上的Haar小波響應(yīng)，根據(jù)特征點與中心點的距離賦權(quán)值，越近權(quán)值越大；然后將360°范圍內(nèi)響應(yīng)的特征點形成新的矢量，遍歷整個圓形區(qū)域后，選擇最長矢量方向作為該特征點的主方向；根據(jù)確定的主方向，生成特征描述符；

在步驟A4中，所述建立Hessian矩陣為在圖像中X＝(x,y)處的點，在尺度σ上的Hessian矩陣定義為公式1，

所述公式1為

所述步驟A5中對外周血細(xì)胞進(jìn)行分類，包括以下步驟，

B1、設(shè)定卷積核的元素個數(shù)m，初始化加速常數(shù)c₁、c₂和慣性權(quán)重ω值，將元子位置X向量和原子速度V向量初始化為(0,2)之間的隨機(jī)數(shù)；

B2、對步驟B1中設(shè)定的m個卷積核的元素中的每一個元素，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行計算，得到前向傳播；

B3、在步驟B2計算得到前向傳播后，計算得到誤差；

B4、對步驟B3得到的誤差值，若誤差值達(dá)到誤差閾值范圍的極小值則停止；

所述步驟A6中與現(xiàn)有疾病建立聯(lián)想，并進(jìn)行聯(lián)想分析，包括以下步驟：

C1、先根據(jù)計算的外周血細(xì)胞數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的現(xiàn)有疾病進(jìn)行聯(lián)想；

C2、建立篩選出的數(shù)據(jù)與聯(lián)想疾病之間的相似度和相異度評判體系；

C3、將每種聯(lián)想疾病的相似度與相異度作對比，當(dāng)相似度大于相異度時，將該疾病歸納為疑似疾病；

C4、將外周血像中的疑似疾病與外周血像中的疑似疾病名詞相匹配；

C5、將完成匹配的疑似疾病的相似度相乘和相異度相乘，得出整體的檢測結(jié)果，即所檢測的外周血細(xì)胞與疾病的相似度和相異度；

C6、將相似度按照從高到低排序，完成對數(shù)據(jù)的分析和與疾病的聯(lián)想。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種外周血細(xì)胞形態(tài)學(xué)自動檢測系統(tǒng)的疾病聯(lián)想方法，其特征在于：所述步驟A7中的結(jié)合是指將種類對應(yīng)的疾病的異常細(xì)胞與現(xiàn)有疾病的指向度與疾病聯(lián)想結(jié)果的相似度進(jìn)行相加，其最終表示為疾病聯(lián)想的相似度加異常細(xì)胞與現(xiàn)有疾病的指向度，并按照相兩者之和進(jìn)行最終排序。