[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

说明书

本发明提供了一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法及装置，其方法，包括：收集不同程度免疫性角膜疾病患者的共聚焦图像并挑选，获取目标共聚焦图像并构建专家数据库，基于专家数据库，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朗格汉斯细胞实例分割模型中进行推理，确定不同类型的朗格汉斯细胞的细胞密度及细胞个数占比；将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机器学习模型中，预测角膜免疫状态的级别。本方案的朗格汉斯细胞实例分割模型可以自动识别细胞的位置和类型，结合专家库建模结果，可以帮助医生更快、更准确判断患者的角膜免疫状态。

技术领域

本发明涉及数据处理方法和系统技术领域，特别涉及一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法及装置。

背景技术

活体角膜激光共聚焦显微镜下观察到的朗格汉斯细胞（langerhans cells,下面简称LCs）根据细胞状态可分为未成熟和成熟两种状态，其中未成熟状态可以大致分为类圆形状和长棒状，成熟状态可以大致分为短树枝状和长树枝状，计算每种类型朗格汉斯细胞的密度及个数占比可以大致判断角膜免疫状态，从而判断免疫性角膜疾病的严重程度及治疗后的愈后评估。目前实际场景下，对朗格汉斯细胞进行类型识别并计数需要经验丰富的医生，而且手工计数费时费力，导致相关临床工作效率低下。另一方面，虽然业界有研究表示，不同类型朗格汉斯细胞个数占比与免疫性疾病有关，但是缺乏客观的量化标准。

因此，本发明提出一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法及装置。

发明内容

为解决现有技术中的问题，本发明提供一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法及装置。

本发明提供一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法，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。

根据本发明提供一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法，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。

根据本发明提供一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法，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。

根据本发明提供一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法，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。

根据本发明提供一种基于朗格汉斯细胞判断角膜免疫状态的方法，完成对所述朗格汉斯细胞实例分析模型的训练后，还包括：