CN111667472A - 骨髓细胞形态学人工智能分析方法 - Google Patents

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王斌
张水生
张文杰
李婷
何曼
涂丽娜
章英
武雅君
张婧
刘招友
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Abstract

本发明提供了一种骨髓细胞形态学人工智能分析方法，该方法包括以下步骤：(1)建立模型：利用计算机，构建卷积神经网络模型，以骨髓细胞不同阶段的形态图像作为训练数据集，对卷积神经网络模型进行训练；(2)采集待分析的骨髓细胞图像：利用显微镜，提取骨髓片的图像，并将骨髓片的图像传输给计算机；(3)骨髓细胞形态学分析：将骨髓片的图像输入到步骤(1)训练后的卷积神经网络模型中，并输出结果。该方法通过AI实现骨髓细胞的数字化，便于提取、识别和保存，使骨髓细胞的判断更加客观和更加精准。

Description

骨髓细胞形态学人工智能分析方法
技术领域
本发明涉及利用计算机分析骨髓细胞的方法，具体涉及骨髓细胞形态学人工智能(AI)分析方法。
背景技术
在血液学疾病检测中，骨髓细胞和外周血细胞形态学检测及病理学诊断是其重要的组成部分。目前细胞形态学及病理学诊断，被医学界公认为疾病诊断的重要依据。然而，从医疗现状来看，现有医疗机构细胞形态学的病理学检测依赖于专家医生的主观意识，检测和诊断效率低，成本高。基层医生对骨髓细胞的识别存在较大差异，病人需要转诊或提供骨髓片会诊等方式提高骨髓细胞的判断。
发明内容
本发明的目的是提供一种骨髓细胞形态学人工智能分析方法，用于快速对骨髓细胞进行分类、计数。
本发明提供的一种骨髓细胞形态学人工智能分析方法，包括以下步骤：
(1)建立模型：利用计算机，构建卷积神经网络模型，以骨髓细胞不同阶段的形态图像作为训练数据集，对卷积神经网络模型进行训练；
(2)采集待分析的骨髓细胞图像：利用显微镜，提取骨髓片的图像，并将骨髓片的图像传输给计算机；
(3)骨髓细胞形态学分析：将骨髓片的图像输入到步骤(1)训练后的卷积神经网络模型中，并输出结果。
进一步地，在步骤(1)中，构建卷积神经网络模型的特征包括骨髓细胞的类型、骨髓细胞的阶段。
进一步地，所述骨髓细胞的类型包括造血细胞和非造血细胞。
进一步地，在步骤(2)中，从骨髓片的头部以城墙式的方式向尾部推进，一一提取骨髓片的图像。
进一步地，在步骤(3)中，输出的结果包括骨髓细胞的分类(有哪些骨髓细胞)、数量(每种细胞各有多少个)和百分比(在总的骨髓细胞个数中每种细胞所占的比例)。
本发明的有益效果：通过AI实现骨髓细胞的数字化，便于提取、识别和保存，使骨髓细胞的判断更加客观和更加精准。
附图说明
图1是本发明实施例采用的计算机的示意图。
图2是本发明实施例采用的显微镜的示意图。
图3是本发明实施例采集的骨髓细胞图像。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。
在实施本发明的骨髓细胞形态学人工智能分析方法时，可以采用一台带摄像头的显微镜、一台能连接显微镜的计算机和一套AI的骨髓有核细胞分析系统。
根据本发明的方法，执行以下操作过程：
(1)先在计算机中输入大量的骨髓细胞不同阶段的形态。骨髓细胞包括造血细胞和非造血细胞，其中造血细胞又细分六大系，每系的细胞又至少可分3个阶段；而非造血细胞众多，典型的有30种左右。这些细胞至少每个要有100个典型特点的图片，从而建立庞大的骨髓细胞库。根据骨髓细胞的这些特征，建立模型，以骨髓细胞不同阶段的形态图像作为训练数据集，对模型进行训练。骨髓细胞不同阶段的形态图像的数量越多、内容越丰富，得到的预测模型就越精确。
(2)将患者骨髓片置于显微镜上，系统开始提取骨髓片上的数字切片(从骨髓片的片头以城墙式的方式向尾部推进，一一提取画面)，并保存。骨髓片的数字切片图像，就是待分析的骨髓细胞图像。
(3)利用系统内的骨髓细胞库，通过对患者数字切片中的骨髓细胞进行一一识别和比对；最终得出患者骨髓细胞的分类(有哪些骨髓细胞)及数量(每种细胞各有多少个)和百分比(在总的骨髓细胞个数中每种细胞所占的比例)，从而根据结果帮助临床医生对患者疾病的诊断。
在一个具体实施例中，由1000份骨髓细胞不同阶段的形态图像组成训练数据集，对模型进行训练；然后输入100份骨髓片的数字切片图像进行分析，结果显示，模型能够准确地区分出骨髓细胞的类别、数量和百分比。
综上所述，本发明的人工智能辅助诊断骨髓细胞形态分析系统将提升形态学和病理学的准确率与效率，有助于提高患者的确诊率。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (5)

1.一种骨髓细胞形态学人工智能分析方法，包括以下步骤：
(1)建立模型：利用计算机，构建卷积神经网络模型，以骨髓细胞不同阶段的形态图像作为训练数据集，对卷积神经网络模型进行训练；
(2)采集待分析的骨髓细胞图像：利用显微镜，提取骨髓片的图像，并将骨髓片的图像传输给计算机；
(3)骨髓细胞形态学分析：将骨髓片的图像输入到步骤(1)训练后的卷积神经网络模型中，并输出结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤(1)中，构建卷积神经网络模型的特征包括骨髓细胞的类型、骨髓细胞的阶段。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述骨髓细胞的类型包括造血细胞和非造血细胞。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤(2)中，从骨髓片的头部以城墙式的方式向尾部推进，一一提取骨髓片的图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤(3)中，输出的结果包括骨髓细胞的分类、数量和百分比。
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