[发明专利]DNA染色和伊红染色的对比分析方法及系统

权利要求书

1.一种DNA染色和伊红染色的对比分析方法，其特征在于，所述对比分析方法包括：

步骤S1、通过玻片加载器将DNA染色玻片放到光学扫描仪中,通过控制器生成数字图像,将图像传输到服务器；

步骤S2、通过第一人工智能算法将数字图片进行分割，并将数字图片中的细胞核分类为上皮细胞核、中性粒细胞核、淋巴细胞核；识别出DNA指数大于设定阈值的上皮细胞核，并保存该上皮细胞核在整个玻片的位置；

步骤S3、将玻片再次进行DNA伊红染色,再次对该玻片进行扫描,将细胞核的胞质通过染色剂显现出来；将DNA指数大于设定阈值的上皮细胞核从该整个图片中裁剪出来；

步骤S4、通过服务器中的第二人工智能算法将步骤S3中裁剪出来的上皮细胞核进行再定验证,确定是否为上皮细胞核。

2.根据权利要求1所述的DNA染色和伊红染色的对比分析方法，其特征在于：

所述第一人工智能算法包括利用DNA染色细胞核识别模型对DNA染色细胞核进行识别；

所述对比分析方法进一步包括：

DNA染色细胞核识别模型构建步骤，包括：将获得的DNA染色数字图片进行色域转换，从而定位细胞核的位置；根据细胞核位置,将单个的细胞核从整张DNA染色图中裁剪下来，并进行分类，分为中性粒细胞核、淋巴细胞核、上皮细胞核或杂质；生成足够多的数据量，建立数据集；将数据集按照设定比例分为训练集及测试集；构建DNA染色细胞核识别模型；

DNA染色细胞核识别模型训练步骤，包括：在DNA染色细胞核识别模型的训练过程中，采用小批量随机梯度下降法来迭代模型的参数，损失函数模型采用交叉熵损失函数；训练结束后，测试集效果最好的模型作为深度学习算法最优模型。

3.根据权利要求1所述的DNA染色和伊红染色的对比分析方法，其特征在于：

所述第二人工智能算法包括利用伊红染色细胞核识别模型对伊红染色细胞核进行识别；

所述对比分析方法进一步包括：

伊红染色细胞核识别模型构建步骤，包括：将获得的伊红染色数字图片进行色域转换，从而定位细胞核的位置；根据细胞核位置,将单个的细胞核从整张伊红染色图中裁剪下来，并进行分类，分为非上皮细胞或上皮细胞；生成足够多的数据量，建立数据集；将数据集按照设定比例分为训练集及测试集；构建伊红染色细胞核识别模型；

伊红染色细胞核识别模型训练步骤：在伊红染色细胞核识别模型的训练过程中，采用小批量随机梯度下降法来迭代模型的参数，损失函数模型采用交叉熵损失函数；训练结束后，测试集效果最好的模型作为深度学习算法最优模型。

4.根据权利要求1所述的DNA染色和伊红染色的对比分析方法，其特征在于：

所述对比分析方法进一步包括步骤S5、将最终确认的DNA指数大于设定阈值的上皮细胞按照数值大小依次排列,通过客户端进行展示。

5.根据权利要求1所述的DNA染色和伊红染色的对比分析方法，其特征在于：

步骤S1中，通过玻片加载器将DNA染色玻片放到40倍光学扫描仪中；

所述设定阈值为2。

6.一种DNA染色和伊红染色的对比分析系统，其特征在于，所述对比分析系统包括：

第一扫描模块，用以扫描DNA染色玻片，生成数字图像；

图片分割模块，用以将数字图片进行分割；

细胞核分类模块，用以将数字图片中的细胞核分类为上皮细胞核、中性粒细胞核、淋巴细胞核；

上皮细胞核识别模块，用以通过第一人工智能算法识别出DNA指数大于设定阈值的上皮细胞核，并保存该上皮细胞核在整个玻片的位置；

第二扫描模块，用以将经DNA伊红染色的玻片进行扫描,将细胞核的胞质通过染色剂显现出来；

图片裁剪模块，用以将DNA指数大于设定阈值的上皮细胞核从该整个图片中裁剪出来；

上皮细胞核验证模块，用以通过第二人工智能算法将所述图片裁剪模块裁剪出来的上皮细胞核进行再定验证,确定是否为上皮细胞核。