[发明专利]一种骨髓细胞形态学自动检测人机交互系统及其方法

说明书

本发明创造属于骨髓细胞形态学检测领域，具体涉及了一种骨髓细胞形态学自动检测人机交互系统，包括触摸屏、扬声器、CPU、外部数据接口、身份验证模块，触摸屏与CPU电连接，外部数据接口与CPU电连接，扬声器与CPU电连接，身份验证模块与CPU电连接。本发明人机交互设置可以提高整体骨髓细胞检测的工作效率以及降低对操作者的个人专业素质的要求，更利于骨髓细胞检测实践中的应用。

技术领域

本发明创造属于骨髓细胞形态学检测领域，具体涉及了一种骨髓细胞形态学自动检测人机交互系统及其方法。

背景技术

骨髓细胞形态学检查又称骨髓象检查，是指应用显微镜或自动化仪器针对骨髓中细胞形态与数量进行的检查,主要用于白血病、淋巴瘤、各类贫血等血液系统疾病的诊断及鉴别诊断以及血液病治疗中的定期复查及化疗疗效观察。临床上贫血、发热、出血、肝脾及淋巴结肿大、不明原因的骨痛及骨质破坏的患者都需要通过骨髓细胞形态学的检查来明确疾病的性质。白血病是起源于造血恶性肿瘤，其发病率在各种肿瘤中排第六位。细胞形态学是各类白血病诊断中应用最多、最广泛、最直接和最经济的一种重要诊断手段，是形态学、免疫学、细胞遗传学、分子生物学分型诊断的重要组成部分。形态学方法主要是将患者骨髓涂片和血涂片分别进行瑞氏-吉姆萨染色、镜下分析，并进一步予以其他细胞化学染色，按照国内或国际标准对急性白血病类型进行判定。

骨髓细胞种类繁多，包括了多个细胞系，各系细胞又分为原始、幼稚、成熟三个阶段。虽然分属不同的系，但由于都是由骨髓造血干细胞分化而来，细胞间的形态学差别甚微。如何在骨髓涂片中精准识别各种骨髓细胞并统计分布比例成为了技术难点。

目前在实际操作中，采用人工操作方法，检验工作量大，可重复性差，不仅耗时耗力，医师连续工作易因疲劳或粗心引发错误识别，影响病情诊断，而且对形态描述缺乏客观的定量标准。同时，其诊断水平一定程度上取决于医生的经验。因此，亟需开发出自动化的、借助计算机图像处理技术的骨髓细胞分类方法及分类装置，这对提高白血病诊断的整体水平具有重要意义。

申请号为CN201811168824.4的专利公开了一种基于深度学习的骨髓细胞分类方法及分类装置，其中该方法包括：对骨髓细胞样本图像中的骨髓细胞标注细胞位置以及其分类标签；从骨髓细胞样本图像中提取预设尺寸的具有单一分类标签的图像块样本；构建骨髓细胞分类任务的卷积神经网络，然后利用由图像块样本组成的训练集进行训练，得到骨髓细胞分类模型；将骨髓细胞待测图像切割成预设尺寸的多个测试图像块，将多个测试图像块遍历地输入骨髓细胞分类模型，检测出多个测试图像块中的骨髓细胞边缘，并输出骨髓细胞对应的分类标签以及分类置信概率。

其不足之处在于，现有的关于骨髓细胞形态学的检测系统及装置，对于交互方面都没有涉及，而一个优秀的全面的人机交互系统可以提高整体骨髓细胞检测的工作效率以及降低对操作者的个人专业素质的要求。

发明内容

为了解决现有的骨髓细胞形态学检测系统没有一个高效且专业性要求低的人机交互问题，本发明创造提出了一种高效且对操作者专业性要求极低的骨髓细胞形态学自动检测人机交互及其方法。

为了实现上述目的，本发明创造所采用的技术方案是，一种骨髓细胞形态学自动检测人机交互系统，包括触摸屏、扬声器、CPU、外部数据接口、身份验证模块，所述的触摸屏与CPU电连接；所述的外部数据接口与CPU电连接；所述的扬声器与CPU电连接；所述的身份验证模块与CPU电连接；所述的身份验证模块包括人脸识别模块、指纹识别装置和声纹识别模块；所述的人脸识别模块与CPU电连接；所述的指纹识别装置与CPU电连接，所述的声纹识别模块与CPU电连接；所述的人脸识别模块使用摄像头采集人脸数据；所述的指纹识别装置使用指纹采集器采集指纹；所述的声纹识别模块设有无线通信模块和麦克风，所述的麦克风用于直接采集声纹信息和语音信息；所述的无线通信模块用于与无线通信设备连接，将无线通信设备采集到的声纹和声音传输到声纹识别模块。