CN110826483A - 白带显微图像细胞识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种白带显微图像细胞识别方法，S1，通过医学显微镜对放置的白带样本拍摄20张显微图像；S2，对每一张所述显微图像上的各类细胞的位置进行检测并进行类别识别；S2.1，通过改进的YOLOv3‑tiny算法模型找出所有疑似细胞的位置；S2.2，采用Resnet50算法模型对每一张显微图像上的细胞区域进行分类，统计每一张显微图像的细胞识别结果中各类细胞的个数，然后汇总20张显微图像上的各类细胞个数；S3，根据规定的不同类别细胞阴阳性判别标准对细胞个数的要求，输出白带样本各类细胞的阴阳性判别结果。本发明采用深度学习方法识别白带样本中各类细胞，并给出白带样本中各类细胞阴阳性判别结果，降低了由于医生肉眼识别主观性强、严重依赖经验的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及细胞识别方法，尤其是涉及用于白带显微图像细胞识别方法。
背景技术
白带为女性***分泌物，是由***黏膜渗出物、宫颈管及子宫内膜腺体分泌液混合而成，其形成与***作用有关。白细胞是无色、球形、有核的血细胞；念珠菌是一种真菌，通常引起***炎的是念珠菌中的白色念珠菌，菌呈卵圆形，由芽孢及细胞发芽伸长而形成的假菌丝；滴虫是一种极微小有鞭毛的原虫生物。
目前，对白带阴阳性的识别由医生在光学显微镜下面观察白带样本，通过经验进行判别，主观性强，经验要求高。同时光学显微镜***价格贵，且由于要留足图像提供给医生复核，因此每个样本需要拍摄几十张图像，对电脑硬盘要求储量大。
发明内容
本发明目的在于提供一种白带显微图像细胞识别方法，避免人工镜检医生经验差异对检测结果的影响，提高检测效率。
为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：
本发明所述的白带显微图像细胞识别方法，包括下述步骤：
S1，通过医学显微镜对放置的白带样本拍摄20张显微图像；
S2，对每一张所述显微图像上的各类细胞的位置进行检测并进行类别识别；
S2.1，通过改进的YOLOv3-tiny算法模型找出所有疑似细胞的位置；
S2.2，采用Resnet50算法模型对每一张显微图像上的细胞区域进行分类，统计每一张显微图像的细胞识别结果中各类细胞的个数，然后汇总20张显微图像上的各类细胞个数；
S3，根据规定的不同类别细胞阴阳性判别标准对细胞个数的要求，输出所述白带样本各类细胞的阴阳性判别结果；滴虫、霉菌的阴阳性行判别标准为：20张显微图像中细胞总个数大于1为阳性，小于1为阴性；白细胞的阴阳性判别标准为：20张图像中细胞总个数大于100为阳性，小于100为阴性。
所述改进的YOLOv3-tiny算法模型是基于YOLOv3-tiny算法并结合显微图像中细胞这类小目标的特点，通过调整模型结构以及特征图的输出，提取更浅层的两组多尺度特征，以适应细胞的检测任务。
所述Resnet50算法模型是传统的卷积神经网络分类模型，由一个卷积层、4个残差模块和全连接层构成；在训练网络的过程中引入迁移学习，并使用Tensorflow官网提供的ImageNet数据集上预训练的Resnet50模型，在训练过程中，将卷积层和前三个残差模块参数冻结，继承源模型底层特征提取能力，将第四个残差模块以及全连接层的参数设置为可更新。
所述显微图像为是JPG、BMP或PNG图像格式。
所述各类细胞包含白细胞、霉菌、念珠菌、滴虫。
本发明采用深度学习方法识别白带样本中各类细胞，并给出白带样本中各类细胞阴阳性判别结果，实现了自动化识别和智能化操作，大大提高了医生的工作效率，降低了由于医生肉眼识别主观性强、严重依赖经验的缺陷。
附图说明
图1是本发明方法的流程框图。
图2是本发明所述改进的YOLOv3-tiny算法模型流程框图。
图3.1、3.2是本发明所述Resnet50算法模型结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实施例。
如图1所示，本发明所述的白带显微图像细胞识别方法，包括下述步骤：
S1，通过医学显微镜对放置的白带样本拍摄20张显微图像；显微图像可以是JPG、BMP或PNG图像格式；
S2，对每一张所述显微图像上的各类细胞的位置进行检测并进行类别识别；各类细胞包含白细胞、霉菌、念珠菌、滴虫；
S2.1，通过改进的YOLOv3-tiny算法模型找出所有疑似细胞的位置；
S2.2，采用Resnet50算法模型对每一张显微图像上的细胞区域进行分类，统计每一张显微图像的细胞识别结果中各类细胞的个数，然后汇总20张显微图像上的各类细胞个数；
S3，根据规定的不同类别细胞阴阳性判别标准对细胞个数的要求，输出所述白带样本各类细胞的阴阳性判别结果；滴虫、霉菌的阴阳性行判别标准为：20张显微图像中细胞总个数大于1为阳性，小于1为阴性；白细胞的阴阳性判别标准为：20张图像中细胞总个数大于100为阳性，小于100为阴性。
所述改进的YOLOv3-tiny算法模型是基于YOLOv3-tiny算法并结合显微图像中细胞这类小目标的特点，通过调整模型结构以及特征图的输出，提取更浅层的两组多尺度特征，以适应细胞的检测任务。
如图2所示，是以输入图片大小为416×416为例的改进的YOLOv3模型结构图。本文改进的YOLOv3-tiny模型的特征提取网络采用一个7层卷积层和池化层的网络提取特征，并在两个尺度上进行预测，有2个特征图：52×52、104×104，分别是对图像的8倍、4倍降采样。每个尺度上输出的是一个3维张量，包含边界框、置信度和预测类别。
图如3.1、3.2所示，所述Resnet50算法模型是传统的卷积神经网络分类模型，由一个卷积层、4个残差模块和全连接层构成；考虑到本发明所使用的图像是医学显微图像，样本数量少，且难以大规模补充，因此，我们在训练网络的过程中引入迁移学习，并使用Tensorflow官网提供的ImageNet数据集上预训练的Resnet50模型，在训练过程中，将卷积层和前三个残差模块参数冻结，继承源模型底层特征提取能力，将第四个残差模块以及全连接层的参数设置为可更新。
Claims (5)
1.一种白带显微图像细胞识别方法，其特征在于：包括下述步骤：
S1，通过医学显微镜对放置的白带样本拍摄20张显微图像；
S2，对每一张所述显微图像上的各类细胞的位置进行检测并进行类别识别；
S2.1，通过改进的YOLOv3-tiny算法模型找出所有疑似细胞的位置；
S2.2，采用Resnet50算法模型对每一张显微图像上的细胞区域进行分类，统计每一张显微图像的细胞识别结果中各类细胞的个数，然后汇总20张显微图像上的各类细胞个数；
S3，根据规定的不同类别细胞阴阳性判别标准对细胞个数的要求，输出所述白带样本各类细胞的阴阳性判别结果；滴虫、霉菌的阴阳性行判别标准为：20张显微图像中细胞总个数大于1为阳性，小于1为阴性；白细胞的阴阳性判别标准为：20张图像中细胞总个数大于100为阳性，小于100为阴性。
2.根据权利要求1所述的白带显微图像细胞识别方法，其特征在于：所述改进的YOLOv3-tiny算法模型是基于YOLOv3-tiny算法并结合显微图像中细胞这类小目标的特点，通过调整模型结构以及特征图的输出，提取更浅层的两组多尺度特征，以适应细胞的检测任务。
3.根据权利要求1所述的白带显微图像细胞识别方法，其特征在于：所述Resnet50算法模型是传统的卷积神经网络分类模型，由一个卷积层、4个残差模块和全连接层构成；在训练网络的过程中引入迁移学习，并使用Tensorflow官网提供的ImageNet数据集上预训练的Resnet50模型，在训练过程中，将卷积层和前三个残差模块参数冻结，继承源模型底层特征提取能力，将第四个残差模块以及全连接层的参数设置为可更新。
4.根据权利要求1所述的白带显微图像细胞识别方法，其特征在于：所述显微图像为是JPG、BMP或PNG图像格式。
5.根据权利要求1所述的白带显微图像细胞识别方法，其特征在于：所述各类细胞包含白细胞、霉菌、念珠菌、滴虫。
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