本發明涉及醫療信息系統，特別是基于深度學習的血液涂片異常細胞智能識別系統及其方法。

背景技術：

1、近年來，隨著醫療技術的不斷進步，血液疾病的診斷和治療取得了顯著的發展。在血液病理學領域，血液涂片檢查一直是診斷血液疾病的重要手段之一。傳統的血液涂片分析主要依賴于專業醫師的經驗和判斷，這種方法雖然可靠，但存在效率低下、主觀性強、結果不一致等問題。隨著人工智能技術的發展，特別是深度學習算法在圖像識別領域的突破，將ai技術應用于血液涂片分析成為了一個熱門的研究方向。

2、目前，已有一些基于機器學習的血液涂片分析系統被提出和應用。這些系統通常采用單一的卷積神經網絡模型對血液涂片圖像進行分析，能夠在一定程度上識別一些常見的異常細胞。然而，這些系統仍然存在一些明顯的局限性。首先，單一模型的識別能力有限，難以應對復雜多樣的異常細胞類型。其次，這些系統往往只關注細胞的分類問題，忽視了細胞定位的重要性，導致在實際應用中難以提供精確的異常細胞位置信息。此外，現有系統大多缺乏與醫學知識的有效結合，無法為醫生提供全面的診斷建議。

3、另一方面，一些研究嘗試引入知識圖譜來輔助血液病診斷，但這些方法往往將圖像分析和知識推理割裂開來，未能實現兩者的有機融合。同時，現有系統在處理大量血液涂片圖像時，計算效率和準確性的平衡也面臨挑戰。此外，患者隱私保護在現有系統中也常常被忽視，這在日益重視醫療數據安全的今天顯得尤為重要。

4、鑒于上述問題，亟需能夠全面、準確、高效地識別血液涂片中異常細胞的智能系統。該系統應當能夠同時實現細胞的精確分類和定位，具備處理復雜多樣異常細胞類型的能力，并能有效融合醫學知識，為臨床診斷提供可靠的輔助。同時，系統還應當具備良好的可擴展性和隱私保護能力，以滿足實際臨床應用的需求。

技術實現思路

1、本發明正是針對上述技術問題，提出了基于深度學習的血液涂片異常細胞智能識別系統及其方法。該系統通過創新性地設計多級卷積神經網絡模塊，結合異常細胞庫和知識圖譜，實現了對血液涂片中異常細胞的高效、準確識別。

2、本發明提出了智能化臨床護理技能培訓與評估系統，包括：

3、圖像采集模塊，用于：

4、采集血液涂片顯微圖像；

5、對采集的圖像進行預處理，包括去噪和形態學處理；

6、多級卷積神經網絡模塊，與所述圖像采集模塊數據連接，用于：

7、接收所述圖像采集模塊發送的預處理后的圖像；

8、通過至少兩級卷積神經網絡模型對所接收的圖像進行多任務分析，輸出圖像中細胞的分類信息，所述分類信息包括細胞類別和細胞定位；

9、其中，不同級別的模型接收上一級模型的輸出結果和自身的結果進行比較，得到差異區域，對差異區域進行合并和優化再進行下一級識別；

10、異常細胞庫模塊，與所述多級卷積神經網絡模塊數據連接，用于：

11、存儲已知異常細胞的圖像和相關信息；

12、接收所述多級卷積神經網絡模塊的輸出結果，與存儲的異常細胞信息進行匹配；

13、知識圖譜模塊，與所述異常細胞庫模塊數據連接，用于：

14、基于所述異常細胞庫模塊的匹配結果，提供相關疾病知識和診斷建議；

15、血液指標計算模塊，與所述多級卷積神經網絡模塊和所述異常細胞庫模塊數據連接，用于：

16、基于所述多級卷積神經網絡模塊的輸出結果和所述異常細胞庫模塊的匹配結果，計算多種血液指標；

17、生成血液指標的圖形化顯示結果；

18、結果輸出模塊，與所述知識圖譜模塊和所述血液指標計算模塊數據連接，用于：

19、整合所述知識圖譜模塊提供的診斷建議和所述血液指標計算模塊生成的圖形化顯示結果；

20、生成最終的診斷報告。

21、作為優選，所述多級卷積神經網絡模塊包括：

22、第一級卷積神經網絡單元，用于：

23、對輸入圖像進行初步分析，輸出初步的細胞分類和定位信息；

24、第二級卷積神經網絡單元，與所述第一級卷積神經網絡單元數據連接，用于：

25、接收所述第一級卷積神經網絡單元的輸出結果；

26、對接收的結果進行進一步分析，識別差異區域；

27、對識別出的差異區域進行優化處理；

28、第三級卷積神經網絡單元，與所述第二級卷積神經網絡單元數據連接，用于：

29、接收所述第二級卷積神經網絡單元的優化結果；

30、對優化后的結果進行最終分析，輸出最終的細胞分類和定位信息；

31、其中，所述第一級、第二級和第三級卷積神經網絡單元均采用基于incept?ion-resnet的網絡結構，網絡寬度為38，每一層網絡的輸入和輸出具有相同分辨率。

32、作為優選，所述多級卷積神經網絡模塊還包括：

33、注意力機制單元，與所述第一級、第二級和第三級卷積神經網絡單元數據連接，用于：

34、在每級卷積神經網絡中引入類注意力機制，將多類別的圖像分類任務融合；

35、對細胞類別的損失函數中的每個通道設置權重，并訓練該權重；

36、引入空間注意力機制，增強模型對關鍵區域的關注。

37、作為優選，所述異常細胞庫模塊包括：

38、異常細胞圖像子模塊，用于：

39、存儲各種已知異常細胞的標準圖像；

40、異常細胞特征子模塊，與所述異常細胞圖像子模塊數據連接，用于：

41、存儲與異常細胞圖像對應的特征信息；

42、匹配分析子模塊，與所述異常細胞圖像子模塊和所述異常細胞特征子模塊數據連接，用于：

43、接收所述多級卷積神經網絡模塊的輸出結果；

44、將接收的結果與存儲的異常細胞圖像和特征進行匹配分析；

45、輸出匹配結果。

46、作為優選，所述知識圖譜模塊包括：

47、疾病知識庫子模塊，用于：

48、存儲與血液異常相關的疾病知識；

49、診斷規則子模塊，用于：

50、存儲基于異常細胞類型的診斷規則；

51、推理引擎子模塊，與所述疾病知識庫子模塊和所述診斷規則子模塊數據連接，用于：

52、基于所述異常細胞庫模塊的匹配結果，結合存儲的疾病知識和診斷規則；

53、生成診斷建議。

54、作為優選，所述血液指標計算模塊包括：

55、細胞計數子模塊，用于：

56、基于所述多級卷積神經網絡模塊的輸出結果，計算各類細胞的數量；

57、比例計算子模塊，與所述細胞計數子模塊數據連接，用于：

58、計算各類細胞的占比；

59、形態分析子模塊，用于：

60、分析細胞的形態特征，如紅細胞的畸形程度；

61、指標生成子模塊，與所述細胞計數子模塊、所述比例計算子模塊和所述形態分析子模塊數據連接，用于：

62、綜合各子模塊的計算結果，生成完整的血液指標報告。

63、作為優選，還包括：

64、生化檢驗模塊，用于：

65、對血液樣本進行生化檢驗，獲取生化指標數據；

66、數據融合模塊，與所述多級卷積神經網絡模塊和所述生化檢驗模塊數據連接，用于：

67、接收所述多級卷積神經網絡模塊的圖像分析結果和所述生化檢驗模塊的生化指標數據；

68、對接收的數據進行融合分析，提高異常細胞檢測的準確性。

69、作為優選，所述多級卷積神經網絡模塊采用多任務學習策略，同時執行細胞分類和細胞定位任務，其中：

70、細胞分類任務用于確定細胞的類別；

71、細胞定位任務用于確定細胞在圖像中的位置和邊界；

72、通過共享特征提取層，實現兩個任務的協同優化。

73、作為優選，還包括：

74、隱私保護模塊，與所述圖像采集模塊和所述結果輸出模塊數據連接，用于：

75、對采集的血液涂片顯微圖像進行脫敏處理，移除可能包含的個人識別信息；

76、對生成的診斷報告進行加密存儲；

77、控制診斷報告的訪問權限。

78、基于所述系統的基于深度學習的血液涂片異常細胞智能識別方法，包括以下步驟：

79、s1:采集血液涂片顯微圖像，并對采集的圖像進行預處理；

80、s2:將預處理后的圖像輸入多級卷積神經網絡模塊，該模塊包括至少兩級卷積神經網絡模型，通過多任務方式對圖像進行分析，輸出圖像中細胞的分類信息，所述分類信息包括細胞類別和細胞定位；

81、s3:在多級卷積神經網絡分析過程中，不同級別的模型接收上一級模型的輸出結果和自身的結果進行比較，得到差異區域，對差異區域進行合并和優化再進行下一級識別；

82、s4:將多級卷積神經網絡模塊的輸出結果與異常細胞庫中存儲的異常細胞信息進行匹配；

83、s5:基于異常細胞庫的匹配結果，利用知識圖譜提供相關疾病知識和診斷建議；

84、s6:基于多級卷積神經網絡模塊的輸出結果和異常細胞庫的匹配結果，計算多種血液指標，并生成血液指標的圖形化顯示結果；

85、s7:整合知識圖譜提供的診斷建議和血液指標的圖形化顯示結果，生成最終的診斷報告；

86、其中，所述多級卷積神經網絡模塊采用基于inception-resnet的網絡結構，網絡寬度為38，每一層網絡的輸入和輸出具有相同分辨率，并引入類注意力機制和空間注意力機制以提高識別準確性。

87、具體而言，本發明的有益效果主要體現在以下幾個方面：

88、本發明的系統具有多方面的顯著優勢和有益效果。從宏觀角度來看，該系統實現了深度學習技術與醫學專業知識的有機結合，為血液病診斷提供了一個全面、智能的解決方案。系統不僅能夠自動化地完成從圖像采集到診斷報告生成的全流程，還能為醫生提供詳細的分析結果和診斷建議，大大提高了血液病診斷的效率和準確性。

89、深入到系統的核心設計，多級卷積神經網絡模塊的創新性架構是本發明的一大亮點。通過采用至少兩級的卷積神經網絡模型，系統能夠逐步提升識別的精度，有效應對復雜多樣的異常細胞類型。不同級別模型之間的信息交互機制，使得系統能夠自適應地關注難以識別的細胞區域，進一步提高了識別的準確性。同時，多任務學習策略的應用，使得系統能夠同時實現細胞的分類和定位，為臨床診斷提供更加全面和精確的信息。

90、在算法層面，本發明引入了類注意力和空間注意力機制，這些機制能夠幫助模型更好地聚焦于關鍵的細胞特征和圖像區域。結合基于inception-resne?t的網絡結構，系統在保持高識別精度的同時，也實現了良好的計算效率。這種設計不僅提高了系統的性能，還增強了其在處理大量血液涂片圖像時的實用性。

91、本發明的另一個重要創新點在于異常細胞庫和知識圖譜的集成。通過建立全面的異常細胞庫，系統能夠快速識別已知類型的異常細胞。而知識圖譜的引入，則使得系統能夠提供基于醫學知識的診斷建議，這大大增強了系統的實用價值和可信度。這種圖像分析與知識推理的緊密結合，代表了醫療ai系統的一個重要發展方向。

92、在實際應用層面，本發明的系統還考慮了隱私保護的問題。通過引入專門的隱私保護模塊，系統能夠在提供高質量診斷服務的同時，有效保護患者的隱私信息。這種設計不僅符合日益嚴格的醫療數據保護要求，也增強了系統在實際臨床環境中的適用性。

93、總的來說，本發明的系統通過多個模塊的協同工作，實現了異常細胞識別精度和效率的顯著提升，同時還具備了知識推理和隱私保護等重要功能。這些優勢的有機結合，使得本系統能夠為血液病的早期診斷和精準治療提供強有力的支持，有望在臨床實踐中發揮重要作用，推動血液病診斷技術的進步。