[发明专利]基于区域推荐卷积神经网络的骨髓切片中白细胞检测方法在审
| 申请号： | 201811425360.0 | 申请日： | 2018-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN109598224A | 公开（公告）日： | 2019-04-09 |
| 发明（设计）人： | 吴健;宋庆宇;雷璧闻;王文哲;陆逸飞;吴福理 | 申请（专利权）人： | 微医云（杭州）控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市萧山区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于区域推荐卷积的骨髓切片中白细胞检测方法，包括：预处理、白细胞框选和白细胞类别标注、增加数据集数量，作为训练数据集；构建区域推荐卷积神经网络模型，以ResNet50网络和FPN网络作为特征提取网络，FPN网络的输出连接至RPN网络，RPN输出推荐区域至Faster‑RCNN网络，Faster‑RCNN网络输出白细胞区域、与白细胞区域对应的白细胞类别及类别概率作为预测结果；对构建的区域推荐卷积神经网络模型进行训练，调整参数直至收敛，得到训练完成后的区域推荐卷积神经网络模型；以骨髓细胞切片的图片作为输入，训练完成后的区域推荐卷积神经网络模型输出预测结果。本发明提供的检测方法检测白细胞的准确率和精度高，以准确率衡量算法的指标，能够达到90％以上。 | ||
| 搜索关键词： | 白细胞 卷积神经网络 切片 网络 白细胞检测 准确率 构建 骨髓 预处理 训练数据集 调整参数 骨髓细胞 类别标注 类别概率 区域对应 输出连接 输出预测 特征提取 网络输出 预测结果 数据集 检测 卷积 框选 算法 收敛 输出 衡量 图片 | ||
【主权项】：
1.基于区域推荐卷积神经网络的骨髓切片中白细胞检测方法，其特征在于，包括：(1)建立训练数据集：对骨髓细胞切片的图片进行预处理，再进行白细胞框选和白细胞类别标注，同时使用数据增强方法增加数据集数量，作为训练数据集；(2)区域推荐卷积神经网络模型构建：以依次连接的ResNet50网络和FPN网络作为特征提取网络，输出不同尺度大小的特征图；FPN网络的输出连接至RPN网络，RPN输出推荐区域至Faster‑RCNN网络；以推荐区域作为输入，Faster‑RCNN网络输出白细胞区域、与白细胞区域对应的白细胞类别及类别概率作为预测结果；(3)模型训练：使用步骤(1)中的训练数据集对构建的区域推荐卷积神经网络模型进行训练，调整参数直至区域推荐卷积神经网络模型收敛，得到训练完成后的区域推荐卷积神经网络模型；(4)白细胞检测：以骨髓细胞切片的图片作为输入，训练完成后的区域推荐卷积神经网络模型输出预测结果。
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