[发明专利]一种人类上皮细胞染色分类装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种人类上皮细胞染色分类装置，包括：训练模块，用于预先利用多尺度卷积神经网络和样本人类上皮细胞染色图像数据训练出目标分类模型；获取模块，用于获取待测人类上皮细胞染色图像数据；分类模块，用于将待测人类上皮细胞染色图像数据输入至目标分类模型中，输出对应的分类结果。可见，由于本装置中所使用的多尺度卷积神经网络充分利用不同尺度的网络信息，使得前后特征信息能够进一步的融合，从而提高模型的效率，并且能够充分利用网络训练中的有效信息，从而提高人类上皮细胞染色分类结果的准确度。本申请还公开了一种人类上皮细胞染色分类设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及图像分类领域，特别涉及一种人类上皮细胞染色分类装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在医学研究中，患者血清中出现抗核抗体，可能与某些特定的自身免疫性疾病有着重要的联系。临床实践中，用在人类上皮2型细胞上进行间接免疫荧光方法，以检测抗核抗体，再由高素质且经验丰富的医师，识别每个图像的阳性染色模式，以确定出不同的自身免疫病。然而，对间接免疫荧光图像进行人工分析，有较多不可控的缺陷，例如，结果的主观性、实验室之间结果的不一致以及细胞图像处理效率低等问题。因此，自动有效地对人类上皮细胞的染色特征进行分类已成为一个极具吸引力的研究课题。

现有技术中，一般使用经典卷积神经网络LeNet-5识别人类上皮细胞染色的DCNN(deep convolutional neural networks，基于深度卷积神经网络)模型，该模型结构较为简单，层数较少，没有很好地利用网络训练中产生的有效信息，模型效率不高，使得分类效率低，并且对人类上皮细胞染色分类结果不够准。

因此，如何提高对人类上皮细胞染色分类的准确度和效率，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种人类上皮细胞染色分类装置，能够提高对人类上皮细胞染色分类的准确度和效率；本发明的另一目的是提供一种人类上皮细胞染色分类设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

为解决上述技术问题，本发明提供一种人类上皮细胞染色分类装置，包括：

训练模块，用于预先利用多尺度卷积神经网络和样本人类上皮细胞染色图像数据训练出目标分类模型；

获取模块，用于获取待测人类上皮细胞染色图像数据；

分类模块，用于将所述待测人类上皮细胞染色图像数据输入至所述目标分类模型中，输出对应的分类结果。

优选地，所述训练模块具体包括：

获取单元，用于获取所述样本人类上皮细胞染色图像数据；

数据集生成单元，用于利用所述样本人类上皮细胞染色图像数据生成粗粒度层网络数据集和细粒度层网络数据集；

训练单元，用于在粗粒度层利用所述多尺度卷积神经网络对所述粗粒度层网络数据集进行训练，在细粒度层利用VGG模型对所述细粒度层网络数据集进行训练，得出所述目标分类模型。

优选地，进一步包括：

记录模块，用于记录所述待测人类上皮细胞染色图像数据的数据编号以及与所述待测人类上皮细胞染色图像数据对应的分类结果。

优选地，进一步包括：

显示模块，用于显示所述分类结果。

优选地，进一步包括：

提示模块，用于在所述将所述待测人类上皮细胞染色图像数据输入至所述目标分类模型中，输出对应的分类结果之后，发出对应的提示信息。

优选地，进一步包括：