[发明专利]基于卷积神经网络和摇摆活动特征的滴虫检测方法

说明书

本发明涉及一种基于卷积神经网络和摇摆活动特征的滴虫检测方法，包括以下步骤：S1：训练检测湿片中的中等大小目标物的AI检测模型；S2：采集显微视野固定的湿片视频；S3：判断S2视频中是否存在大幅度运动的目标；S4：根据S3的判断结果，检测是否存在滴虫，步骤如下：S41：如果判断S2视频中有大幅度运动的目标，首先利用S1的AI检测模型检测中等大小目标物，然后再检测是否存在整体运动的滴虫；S42：如果判断S2视频中不存在大幅度运动的目标，则检测是否存在整体不运动但是其鞭毛摇摆活动的滴虫。本发明能有效检出多种形态的滴虫、多个滴虫之间相互交叉堆叠同时运动的滴虫、滴虫整体不运动但是其鞭毛摇摆活动的滴虫，总体上提升滴虫的检出率。

技术领域

本发明涉及妇科阴道微生态的显微视频中滴虫的智能检测识别领域，特别涉及一种基于卷积神经网络和摇摆活动特征的滴虫检测方法。

背景技术

滴虫是一种极微小、有鞭毛的原虫生物，用肉眼无法看到，需要在显微镜下观察。滴虫性阴道炎（简称TV）是由于阴道毛滴虫感染而引起的疾病，滴虫常隐藏在腺体及其阴道皱襞中，会引起宫颈炎、盆腔炎、不孕不育、早产等危害女性生殖健康的问题，因此提升滴虫的检出率对诊断女性阴道病起着至关重要的作用。

取女性生殖道分泌物直接经稀释液稀释悬滴于载玻片上，常称为湿片，将湿片放在生物显微镜下观察，发现相比女性生殖道分泌物中的其他类别，滴虫的形态非常多样化，有大有小，有的呈现圆形，有的呈现椭圆形，有的呈现梨形，有的比较长，有的比较圆，因此通过形态无法确定是滴虫，判断是否是滴虫最主要的特征是滴虫是运动的，湿片中滴虫的运动有两种情况：一是滴虫本身整体是运动的；二是滴虫本身整体是不运动的，但是其鞭毛是摇摆活动的。湿片下运动滴虫的检测是目前滴虫性阴道炎诊断的金标准。

目前，针对滴虫的检测，研究者们提出了一些解决方案。

发明专利《一种基于运动目标识别的白带滴虫自动检测的方法》（中国专利公开号CN106483129A）、发明专利《基于运动矢量的滴虫检测方法》（中国专利公开号CN107590805A）和发明专利《一种样本中目标物的识别方法、系统和可读存储介质》（中国专利公开号CN111931754A），都是基于背景建模的方法提取运动目标，即运动的滴虫，再利用长宽、圆形度等形态学特性筛选出滴虫，这类方法有四个弊端：第一：滴虫的几何特性多样，利用确定的几何特性筛选滴虫，非常容易造成滴虫的漏检，第二：有些滴虫整体是不运动的，只有鞭毛在摇摆活动，会漏检该类型的滴虫，第三：如果整体运动的滴虫很多，多个运动的滴虫会出现相互交叉堆叠的情况，相互之间影响了单个滴虫的形态，通过几何特性更加无法确定是否是滴虫；第四：湿片的标本液有可能也是流动的，而且流动有的快有的慢，流动标本液中有可能有杂质、细菌等，这种复杂多变的情况，对于使用背景建模技术提取运动的滴虫会受流动的标本液的影响，有可能提取的运动目标是流动的标本液，造成滴虫的误检，也有可能提取的滴虫部分包含有标本液部分，已经影响了滴虫的形态，造成滴虫的漏检。 基于以上原因提出了一种基于卷积神经网络和摇摆活动特征的运动滴虫的检测方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的上述缺陷，提供一种基于卷积神经网络和摇摆活动特征的滴虫检测方法。有效提升滴虫的检出率并降低滴虫的误检率。

本发明是通过以下技术方案实现的：

基于卷积神经网络和摇摆活动特征的滴虫检测方法，包括以下步骤：

S1：训练检测湿片中的中等大小目标物的AI检测模型；

S2：采集显微视野固定的湿片视频，设定采集的湿片视频的分辨率为，宽为，高为；切换显微视野后，首先固定视野，再开始采集湿片视频，不要将切换视野的过程录制进检测滴虫的视频；如果视频中存在切换视野的过程，无法判断是否有真实的目标物在运动，极容易造成滴虫的误检和漏检；