[发明专利]智能化异常细胞判断方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种智能化异常细胞判断方法，其特征在于，所述方法包括：

获取细胞集及标签集，对所述细胞集进行包括降噪、对比度增强的预处理操作；

基于多阈值分割模型对预处理操作完成的所述细胞集进行灰度划分，得到多级灰度细胞集；

基于所述多级灰度细胞集计算海森矩阵并得到九通道细胞集；

将所述九通道细胞集及所述标签集输入至异常细胞判断模型中训练，直至所述异常细胞判断模型满足预设训练退出条件后退出训练；

接收用户的细胞图片，并将所述用户的细胞图片输入至所述异常细胞判断模型中判断所述细胞是否包括异常细胞并输出判断结果。

2.如权利要求1所述的智能化异常细胞判断方法，其特征在于，所述获取细胞集包括：

获取细胞的粘膜及分泌物；

对所述粘膜及分泌物进行染色处理；

拍摄进行染色处理之后的所述细胞的粘膜及分泌物得到所述细胞集。

3.如权利要求1或2所述的智能化异常细胞判断方法，其特征在于，所述降噪采用如下自适应图像降噪滤波法：

g(x,y)＝η(x,y)+f(x,y)

其中，(x,y)表示所述细胞集内图像像素点坐标，f(x,y)为基于所述自适应图像降噪滤波法对所述细胞集进行降噪处理后的输出数据，η(x,y)为噪声，g(x,y)为所述细胞集，为所述细胞集的噪声总方差，为所述(x,y)的像素灰度均值，为所述(x,y)的像素灰度方差，L表示当前像素点坐标。

4.如权利要求1中的智能化异常细胞判断方法，其特征在于，所述基于多阈值分割模型对所述预处理操作完成的所述细胞集进行灰度划分，得到多级灰度细胞集，包括：

遍历预处理操作完成的所述细胞集内图像像素的灰度值，统计每个灰度值出现的次数，并基于总像素数量计算每个灰度值的出现概率；

基于预设阈值区间和所述每个灰度值的出现概率计算得到类间方差集，并选择所述类间方差集中数值最大的类间方差重置所述细胞集的灰度区间，得到多级灰度细胞集。

5.如权利要求4所述的智能化异常细胞判断方法，其特征在于，所述类间方差集σ_T为：

其中，T为所述预设阈值区间，T＝{t₁,t₂,…t_m}，t₁,t₂,…t_m分别表示预设阈值，且t₁,t₂直到t_m呈递增形式，t₁不小于数值0，t_m不大于数值255，表示不同预设阈值区间内所述每个灰度值的出现概率，表示不同预设阈值区间的灰度均值。

6.一种智能化异常细胞判断装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的智能化异常细胞判断程序，所述智能化异常细胞判断程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取细胞集及标签集，对所述细胞集进行包括降噪、对比度增强的预处理操作；

基于多阈值分割模型对预处理操作完成的所述细胞集进行灰度划分，得到多级灰度细胞集；

基于所述多级灰度细胞集计算海森矩阵并得到九通道细胞集；

将所述九通道细胞集及所述标签集输入至异常细胞判断模型中训练，直至所述异常细胞判断模型满足预设训练退出条件后退出训练；

接收用户的细胞图片，并将所述用户的细胞图片输入至所述异常细胞判断模型中判断所述细胞是否包括异常细胞并输出判断结果。

7.如权利要求6所述的智能化异常细胞判断装置，其特征在于，所述获取细胞集包括：

获取细胞的粘膜及分泌物；

对所述粘膜及分泌物进行染色处理；

拍摄进行染色处理之后的所述细胞的粘膜及分泌物得到所述细胞集。