[发明专利]基于计算机视觉的多发性骨髓瘤骨髓象识别设备

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的多发性骨髓瘤骨髓象识别设备，其特征在于，包括：图像处理模块、预训练模块、训练模块及输出模块；

所述图像处理模块，用于对各原始多发性骨髓瘤图片上的不同细胞进行识别，标注出细胞的种类，并勾勒每个细胞的边界，得到各标注的多发性骨髓瘤图片；

所述预训练模块，用于基于预设的肿瘤细胞图片和对应的标注图片，对神经网络进行预训练，得到预训练的神经网络；

所述训练模块，用于将各所述原始多发性骨髓瘤图片及各所述标注的多发性骨髓瘤图片作为训练集输入到所述预训练的神经网络中，输出预测的带标注的多发性骨髓瘤图片，根据所述预测的带标注的多发性骨髓瘤图片与实际标注的多发性骨髓瘤图片之间的误差反复训练所述预训练的神经网络，直至误差满足预设误差要求，得到训练后的目标神经网络；

所述输出模块，用于基于所述目标神经网络得到待识别的多发性骨髓瘤图片的预测结果，其中，所述预测结果包括预测的标注图片，所述预测的标注图片中包括各细胞边界及各细胞种类。

2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述图像处理模块包括：

标注模块，用于对各原始多发性骨髓瘤图片上的不同细胞进行识别，标注出各细胞的种类，得到第一图片；

边界勾勒模块，用于在所述第一图片中勾勒出每个细胞的边界得到第二图片；

标识模块，用于在所述第二图片中对不同的细胞种类用不同的标记进行标识，对于背景采用与各细胞种类不同的标记进行标识，得到第三图片。

3.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，所述设备还包括：训练图像制作模块；

所述训练图像制作模块，用于将各原始多发性骨髓瘤图片转化为第一矩阵，将所述第三图片中的各标记转化为不同的数字，进而将所述第三图片转化为第二矩阵，其中，所述第一矩阵的维度为(width，height，3)，前两个维度(width，height)表示像素点所处位置的横纵坐标，第三个维度表示像素点的RGB颜色值，所述第二矩阵的维度为(width，height)，所述第二矩阵中的每个像素点存放对应的细胞种类所对应的数字。

4.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述预训练模块，用于基于预设的肿瘤细胞图片和对应的标注图片，采用迁移学习方式对神经网络进行预训练，得到预训练的神经网络。

5.根据权利要求4所述的设备，其特征在于，所述训练模块，用于将各所述第一矩阵及对应的所述第二矩阵作为训练集输入到所述预训练的神经网络中，预测每个像素点对应的细胞种类，进而由像素点对应细胞种类的数字得到预测的标注矩阵，根据所述预测的标注矩阵与实际标注的第二矩阵之间的误差，反复训练所述预训练的神经网络，直至误差满足预设误差要求，得到训练后的目标神经网络。