[发明专利]一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法及装置

权利要求书

1.一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法，其特征在于，包括：

收集不同程度免疫性角膜疾病患者的共聚焦图像，其中，所述共聚焦图像中包含朗格汉斯细胞；

对所述共聚焦图像根据预设标准进行挑选，获取目标共聚焦图像，基于所述目标共聚焦图像构建专家数据库，同时，基于所述专家数据库，确定机器学习模型；

对朗格汉斯细胞实例分割模型进行设计与训练；

将待识别图像输入至训练好的所述朗格汉斯细胞实例分割模型中进行推理，并确定所述待识别图像中不同类型的朗格汉斯细胞的细胞密度及细胞个数占比；

将所述待识别图像中不同类型朗格汉斯细胞的细胞密度及细胞个数占比，输入至所述机器学习模型中，预测角膜免疫状态的级别；

其中，所述朗格汉斯细胞实例分割模型，包括：特征提取模块、类别和位置预测头、掩码预测头；

其中，所述特征提取模块，包括：

根据朗格汉斯细胞的棒状、树枝状结构，将特征提取模块的卷积层调整为两部分；

其中，所述特征提取模块中的部分卷积层调整为卷积核大小为1*n和n*1的卷积层交替堆叠；

所述特征提取模块中的部分卷积层调整为可变形卷积；

其中，对朗格汉斯细胞实例分割模型进行训练，包括：

在所述专家数据库中随机提取目标共聚焦图像；

通过目标人员对预设个目标共聚焦图像中每个朗格汉斯细胞的类别、包围框、掩码进行标注，生成第一数据集；

基于所述第一数据集完成对所述朗格汉斯细胞实例分析模型的训练。

2.根据权利要求1所述的一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法，其特征在于，完成对所述朗格汉斯细胞实例分析模型的训练后，还包括：

获取所述专家数据库中未标注的目标共聚焦图像，并将所述未标注的目标共聚焦图像输入至所述朗格汉斯细胞实例分析模型中进行推理；

根据推理结果确定所述未标注的目标共聚焦图像中朗格汉斯细胞的位置和类型，同时，基于所述目标人员对所述推理结果进行修正，生成第二数据集；

基于所述第一数据集以及所述第二数据集确定所述专家数据库中所有目标共聚焦图像中的不同类型朗格汉斯细胞的密度及个数占比。

3.根据权利要求2所述的一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法，其特征在于，还包括：

基于所述第一数据集和所述第二数据集完成对机器学习模型的训练，从而完成不同类型细胞的个数占比与不同角膜免疫状态之间关系的建模。

4.根据权利要求1所述的一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法，其特征在于，将待识别图像输入至训练好的所述朗格汉斯细胞实例分割模型中进行推理，并确定所述待识别图像中不同类型的朗格汉斯细胞的细胞密度及细胞个数占比，具体包括：

将所述待识别图像输入至所述朗格汉斯细胞实例分割模型中进行推理，确定所述待识别图像中朗格汉斯细胞的总个数，以及所述待识别图像中每个朗格汉斯细胞位置和细胞类型；

基于所述细胞类型对所述每个朗格汉斯细胞进行归类，并计数，并根据所述朗格汉斯细胞的总个数确定所述待识别图像中不同类型的朗格汉斯细胞的细胞个数占比；

基于所述待识别图像中每个朗格汉斯细胞的像素所对应的实际物理尺寸，确定不同类型的朗格汉斯细胞的细胞密度。