申请/专利权人：江苏迪赛特医疗科技有限公司

申请日：2022-07-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN115331220B

主分类号：G06V20/69

分类号：G06V20/69;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.11.29#实质审查的生效;2022.11.11#公开

摘要：本发明揭示了一种基于目标检测和热图回归的宫颈念珠菌感染筛查方法，S1获取样本数据；S2对样本数据进行采样、切片得到视野图，并对视野图进行数据增强处理；S3将视野图送入到RetinaNet目标检测模型中，得到以候选框形式体现的疑似念珠菌位置及置信度；S4将样本图片划分为设定数量的视野图，将视野图送入到进行热图回归和分类的多任务学习网络模型中，得到视野图的热图回归结果和分类结果；S5根据步骤S3和步骤S4中的预测结果计算所有候选框的局部分数，并计算样本图片整体的分数，对比设定阈值，得到阳性或阴性的分类结果。本发明大大提高了宫颈念珠菌筛查结果的精准度与可靠性，减轻了医务工作者在异常宫颈细胞复核方面的工作量，提高了工作效率。

主权项：1.一种基于目标检测和热图回归的宫颈念珠菌感染筛查方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1）获取样本数据；S2）对所述样本数据进行采样、切片得到视野图，并对视野图进行数据增强处理；S3）将所述视野图送入到训练好的RetinaNet目标检测模型中，得到第一预测结果与第二预测结果；所述第一预测结果为以候选框的形式体现的疑似念珠菌的位置，所述第二预测结果为所述位置对应的置信度；S4）将所述视野图送入到训练好的且进行热图回归和分类的多任务学习网络模型中，得到第三预测结果与第四预测结果；所述第三预测结果为所述视野图的热图回归结果，所述第四预测结果为所述视野图的分类结果；所述进行热图回归和分类的多任务学习网络模型的构建包括：S41）提供训练数据，所述训练数据为1024×1024尺寸的视野图片，该视野图片经过医 学者对疑似念珠菌位置进行标注；将所述视野图片剪切成256×256的视野图，得到16个视野图，进行热图回归标注和分类标注； 所述热图回归标注的制作包括：S411）用所述RetinaNet目标检测模型对所述256×256的视野图进行预测，得到所述256×256的视野图上疑似念珠菌的位置框选信息；S412）对于疑似有念珠菌感染的视野图，参考所述疑似念珠菌的位置框选信息，使用PixelAnnotationTool软件工具，画出念珠菌的中心部分，得到原始注册信息；S413）通过图像膨胀的方法，去除标注过程中产生的缺口，通过高斯函数生成一个高斯核，函数如下式： ；其中，为第i个中心点产生的高斯核在x,y处的像素，为设定方差；用高斯核对上述原始注册信息做卷积，得到念珠菌的高斯热图，即为所述热图回归标注；S42）对热图回归标注数据和分类标注数据进行增强操作，其包括翻转、旋转、色彩抖动以及归一化；S43）冻结多任务学习网络分类子网络部分的参数，用所有有念珠菌感染视野图的热图回归标注数据在多任务学习网络模型中训练多次，保留模型参数；S44）分类子网络解除冻结，用所有视野图的热图回归标注数据和分类标注数据在多任务学习网络模型中训练多次，得到所述进行热图回归和分类的多任务学习网络模型；S5）根据所述步骤S3）和步骤S4）中的预测结果计算步骤S3）中预测得到的所有候选框的局部分数，并计算样本图片整体的分数，对比设定的阈值，得到为阳性或阴性的分类结果；所述步骤S5）中的计算包括：S51）公式（1）： ；其中，指视野图中第个候选框与第个交叉部分；heatmap指图像对应的 念珠菌热图；sum指对热图的像素值求和；表示该交叉部分有无念珠菌； S52）公式（2）： ；其中，表示交叉部分得分；是第个的局部感染分数，通 过Uclassnet分类部分输出得到； S53）公式（3）： ；其中，是第个候选框的局部感染分数；是第个候选框的置 信度；square表示局部面积； S54）公式（4）： ；其中，表示对所有候选框按分数大小排序； S55）公式（5）： ；其中，表示由局部分数计算得到的样本分数；为设定参数； S56）公式（6）： ；其中，表示样本的分类结果，1为阳性，0为阴性；为设定的阈值。

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