[發(fā)明專利]一種基于深度學習的流式細胞儀細胞散點圖分類方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110987128.1
• 申請日: 2021-08-26
• 公開（公告）號: CN113870181A
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發(fā)明（設計）人: 盧英東;韋笑;秦鑫龍
• 申請（專利權(quán)）人: 桂林優(yōu)利特醫(yī)療電子有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 石燕妮

本發(fā)明涉及醫(yī)學診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學習的流式細胞儀細胞散點圖分類方法，利用流式細胞分析儀采集多個樣本的細胞特征，并對所述樣本進行分類和數(shù)據(jù)增強，得到多個標簽樣本；將訓練集中的輸入張量輸入分類模型中進行訓練，并基于含有正則項的損失函數(shù)對所述分類模型進行優(yōu)化；將測試集輸入優(yōu)化后的所述分類模型中進行分類計算，得到分類準確率，完成分類；解決流式細胞分析儀在面臨不同類型細胞特征重疊時的分類不準確問題。有較強的泛化能力、魯棒性以及處理異常樣本的能力，對細胞分類有較高的分類精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)學診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學習的流式細胞儀細胞散點圖分類方法。

背景技術(shù)

流式細胞分析儀是診斷常見疾病的一種重要儀器，其中淋巴細胞、中性細胞、單核細胞、嗜酸性粒細胞和嗜堿性粒細胞的分類計數(shù)是白細胞分類的一個關(guān)鍵性性能技術(shù)指標。當人體感染某些疾病時，血液中不同種類的細胞的數(shù)量和細胞的形態(tài)會發(fā)生變化，醫(yī)護人員可以憑借細胞分析儀發(fā)現(xiàn)并量化細胞數(shù)量的變化和形態(tài)的改變，用于診斷治療。

現(xiàn)有的細胞分類方法有固定區(qū)域分割與使用自動分類算法的動態(tài)區(qū)域分割兩種，目前大部分細胞分析儀都是采用通過分析細胞團特征計算出細胞分割線，進而實現(xiàn)細胞的分類。相比固定分割線的細胞分類方法，自動分類算法無疑更準確，但同時也有著自身的不足：當樣本內(nèi)的兩類或多類細胞特征相近時，自動分類算法通過計算分割線的分類方法準確度不高，無法精確區(qū)分出多類細胞。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于深度學習的流式細胞儀細胞散點圖分類方法，解決流式細胞分析儀在面臨不同類型細胞特征重疊時的分類不準確問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于深度學習的流式細胞儀細胞散點圖分類方法，包括以下步驟：

利用流式細胞分析儀采集多個樣本的細胞特征，并對所述樣本進行分類和數(shù)據(jù)增強，得到多個標簽樣本；

將訓練集中的輸入張量輸入分類模型中進行訓練，并基于含有正則項的損失函數(shù)對所述分類模型進行優(yōu)化；

將測試集輸入優(yōu)化后的所述分類模型中進行分類計算，得到分類準確率，完成分類。

其中，利用流式細胞分析儀采集多個樣本的細胞特征，并對所述樣本進行分類和數(shù)據(jù)增強，得到多個標簽樣本之后，所述方法還包括：

將多個所述標簽樣本按照7：2：1的比例劃分為訓練集、測試集和驗證集。

其中，將測試集輸入優(yōu)化后的所述分類模型中進行分類計算，得到分類準確率，完成分類之前，所述方法還包括：

當所述分類模型每訓練十個批次的訓練樣本后，利用驗證集中的驗證樣本執(zhí)行一次驗證，并輸出損失和分類精度，所有數(shù)據(jù)訓練20次，每完成一次迭代保存模型的權(quán)重參數(shù)。

其中，所述方法還包括：

將所有的分類結(jié)果進行可視化展示。

其中，將訓練集中的輸入張量輸入分類模型中進行訓練，并基于含有正則項的損失函數(shù)對所述分類模型進行優(yōu)化，包括：

將獲取的輸入張量輸入第一個多層感知機中進行訓練，然后將訓練輸出的第一輸出張量與T-Net矩陣相乘，得到轉(zhuǎn)換張量；

將所述轉(zhuǎn)換裝量輸入第二個多層感知機中進行訓練，并經(jīng)過最大池化層后，得到全局特征；

將所述全局特征加入到所述轉(zhuǎn)換張量后，經(jīng)過兩個多層感知機的的訓練，輸出分數(shù)張量。

其中，將所述全局特征加入到所述轉(zhuǎn)換張量后，經(jīng)過兩個多層感知機的的訓練，輸出分數(shù)張量，包括：

將所述全局特征加入到所述轉(zhuǎn)換張量的每一行中，然后將得到的特征張量輸入第三個多層感知機中進行訓練，得到第三輸出張量；