[發明專利]簡單的基于神經網絡的自動AV分析方法及系統

在審

• 申請號: 202111495500.3
• 申請日: 2021-12-08
• 公開（公告）號: CN114140789A
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發明（設計）人: 朱慧敏;婁博華;鞠佳偉;沈海東;劉中華;王國強
• 申請（專利權）人: 江蘇碩世生物科技股份有限公司
• 主分類號: G06V20/69
• 分類號: G06V20/69;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海段和段律師事務所 31334
• 代理人: 牛山

本發明提供了一種簡單的基于神經網絡的自動AV分析方法，包括：步驟S1：采集多張顯微圖片；步驟S2：按照評分標準，對四個模塊分別進行數據標記；步驟S3：按照模塊進行訓練，每個模塊一個模型；步驟S4：每張圖進入四個模塊分別進行識別。步驟S5：每個模型的識別結果獨立統計，得出單一模塊評分結果；步驟S6：累加各個模塊結果作為整張樣本的分析結果。本發明通過采用多個神經網絡模型識別，且每個模型結果與統計原理結合的方法，解決了AV判別目標層次過多，標記困難等問題，有效解決了每個樣本有多張圖但只有一個結果的映射問題；能夠有效避免一張認錯影響總體的問題，大大提高了準確率。

技術領域

本發明涉及微生態形態學分析領域，具體地，涉及一種簡單的基于神經網絡的自動AV分析方法及系統。

背景技術

AV，全稱需氧菌性陰道炎(aerobic vaginitis)是一種以陰道內乳桿菌減少、需氧菌增多為主要特征的陰道炎癥，易合并其他陰道炎癥。AV除可引起患者外陰陰道不適外，還會增加不良妊娠結局和性傳播疾病的發生風險，嚴重危害女性生殖健康。

目前該病尚沒有規范化、被大家公認的診斷標準Donders等于2002年提出了AV診斷標準，僅作為陰道分泌物顯微鏡濕片診斷標準。2021年3月，薛鳳霞教授及其學生在《中國實用婦科與產科雜志》發表了《基于革蘭染色涂片結合臨床特征的需氧菌性陰道炎聯合診斷標準專家建議》，將AV評分的應用與革蘭氏染色片結合起來。本發明采用其評分思路，設計了模擬人工進行模塊化評分，多個網絡的結果結合，進行AV評分的系統。該方法有效規避了目標檢測標記困難，單視野結果影響整體等問題。

目前沒有搜到相關的專利。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種簡單的基于神經網絡的自動AV分析方法及系統。

根據本發明提供的一種簡單的基于神經網絡的自動AV分析方法，包括：

步驟S1：采集多個樣本的多張顯微圖片；

步驟S2：按照評分標準，對四個模塊分別進行數據標記；

步驟S3：按照模塊進行訓練，每個模塊一個模型；

步驟S4：每張圖進入四個模塊分別進行識別；

步驟S5：每個模型的識別結果獨立統計，得出單一模塊評分結果；

步驟S6：累加各個模塊結果作為整張樣本的分析結果。

優選地，在所述步驟S1中：

采集使用自動生物顯微鏡，100倍油鏡，每張樣本采集80至100個視野作為評判依據。

優選地，在所述步驟S2中：

按照革蘭染色涂片結合臨床特征的AV聯合診斷標準進行模塊劃分；

數據標記是人工對單張圖片進行評價，按照評價結果放進相應模塊的相應類別，得到一張圖在某個模塊的類別所屬。

優選地，在所述步驟S3中：

數據標記后，輸入到網絡進行訓練；

模型訓練的過程是數據按照模塊進行標記分類，使用卷積神經網絡按照三個類別對每個模塊進行分類訓練，得到模型，類別分為0和1和2三個分數段；經過訓練的卷積神經網絡模型是自動判別的重要部分，其性能決定后續的評分結果。

優選地，在所述步驟S4中：

單張圖依次進入四個模塊進行單張圖的識別。

優選地，在所述步驟S5中：

每個樣本的所有圖的單個模型的結果作單獨統計，給出單張模塊的結果；