[发明专利]一种细胞形态学人工智能自动诊断新方法

说明书

本发明提供一种细胞形态学人工智能自动诊断新方法，涉及医疗诊断技术领域。该细胞形态学人工智能自动诊断新方法，包括以下步骤：S1.建立数据共享系统，搭接细胞形态学诊断平台；S2.开展细胞形态学分析会议，研究医院端上传的血细胞形态与骨髓细胞形态等；S3.建立数据分析模型，设置相关程序算法，训练人工智能机器人。通过训练人工智能机器人，利用人工智能机器人的自我学习与分析能力可以自动对细胞进行诊断，无需使用庞大的数据库进行比对，这种方式不仅节约大量的时间，分析结果的准确率大大提高，同时，对于一些新的细胞形态数据库中是完全可以进行分析的，从而加快了人工智能自动诊断技术的发展。

技术领域

本发明涉及医疗诊断技术领域，具体为一种细胞形态学人工智能自动诊断新方法。

背景技术

细胞形态学是研究细胞及各组成部分的显微结构和亚显微结构，包括表现细胞生命现象的生物大分子结构的科学，细胞的形状多种多样，有球体、多面体、纺锤体和柱状体等，由于细胞内在的结构和自身表面张力，以及外部的机械压力，各种细胞总是保持自己的一定形状，细胞的形状和功能之间有密切关系，细胞形态学检验内容是多方面的，对于血液常规来说，主要是指外周血细胞涂片的形态分类，在分析仪给出细胞数量及其它参数的同时，人工推制血膜片，经常规染色后在显微镜下行人工分类。现代血液分析仪可以通过流式细胞、化学染色等技术对细胞进行分类，甚至可以识别异常的细胞，但目前仍需要人工分类复核。

人工智能技术的快速发展，使细胞形态学诊断更加高效和自动化，同时，因其不疲劳性、分析的精准性以及数据库的无限扩容性，使诊断的准确性大幅提高，可以肯定的是，人工智能技术必然会使形态诊断到达一个新的技术高度，但是现有的自动诊断技术还停留在与庞大的数据库进行比对，寻找数据库中相同或者相似的数据，这种方式不仅浪费大量的时间，分析结果的准确率较低，同时，对于一些新的细胞形态数据库中是无法分析的，从而制约了人工智能自动诊断技术的发展。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种细胞形态学人工智能自动诊断新方法，解决了现有的自动诊断技术还停留在与庞大的数据库进行比对，寻找数据库中相同或者相似的数据，这种方式不仅浪费大量的时间，分析结果的准确率较低，同时，对于一些新的细胞形态数据库中是无法分析的，从而制约了人工智能自动诊断技术发展的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种细胞形态学人工智能自动诊断新方法，包括以下步骤：

S1.建立数据共享系统，搭接细胞形态学诊断平台；

S2.开展细胞形态学分析会议，研究医院端上传的血细胞形态与骨髓细胞形态等；

S3.建立数据分析模型，设置相关程序算法，训练人工智能机器人；

S4.将细胞形态导入人工智能机器人，生成细胞形态学分析报告，分析报告内容；

S5.往人工智能机器人中导入血细胞与骨髓细胞等图像以及视频数据，自动诊断并输出结果。

优选的，所述步骤1中建立数据共享系统，搭接细胞形态学诊断平台，具体如下：

1)建立医院端、控制端与专家端数据共享系统，医院端采集的血细胞形态、骨髓细胞形态、骨髓活检以及骨髓活检组织印片等细胞形态数据均上传到控制端中，专家端可以通过控制端下载相关的细胞形态数据，同时专家端也可以上传数据到控制端中，医院端也可以从控制端中下载数据；

2)利用控制端搭接诊断平台，诊断平台与控制端数据库实现数据共享，诊断平台中设置有专家会议系统，专家可通过上传资料注册平台会议资质，同时诊断平台会议系统支持多人视频会议，诊断平台会定期发布会议任务并邀请相关专家参与；