(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910334631.X
(22)申请日 2019.04.24
(71)申请人 南京图灵微生物科技有限公司
地址 210000 江苏省南京市栖霞区仙林街
道齐民路6号5栋808室
(72)发明人 王仲霄 武玮
(74)专利代理机构 北京华睿卓成知识产权代理
事务所(普通合伙) 11436
代理人 程淼
(51)Int.Cl.
G16H 50/20(2018.01)
G16H 30/40(2018.01)
G06N 3/04(2006.01)
(54)发明名称
人工智能医学图像自动诊断系统和方法
(57)摘要
本公开实施例提供一种人工智能医学图像
自动诊断系统和方法，其采集医学显微镜图像和
对应的诊断数据，对医学显微镜图像进行标注得
到医学显微镜图像对应的标注数据，基于医学显
微镜图像对应的诊断数据和标注数据构建训练
集和测试集，并基于深度学习模型训练得到最优
AI分类模型和最优AI语义分割模型，实现检测样
本的医学显微镜图像的自动诊断。本公开实施例
可以有效节省人力资源，缩短诊断时间，提高诊
断准确率。权利要求书3页 说明书9页 附图3页CN 110895968 A 2020.03.20
C N 110895968
A
权 利 要 求 书1/3页CN 110895968 A
1.一种人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集医学图像和对应的诊断数据，并对所述医学图像和诊断数据进行统一降噪和图像增强处理，其中，所述医学图像包括医学显微镜图像；
数据标注模块，用于对所述医学图像中的致病微生物所在的图像区域进行标注，形成所述医学图像对应的标注数据；
模型训练模块，用于深度学习模型，利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的训练集训练得到AI分类模型，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的训练集训练得到AI语义分割模型；
模型优化模块，用于利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的测试集对所述AI分类模型进行优化，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的测试集对所述AI语义分割模型进行优化，从而使得所述模型训练模块训练得到最优AI分类模型和最优AI语义分割模型；
模型部署模块，用于对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署，所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型用于提供检测标本的医学显微镜图像的自动诊断。
2.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到服务器；
所述系统还包括线上诊断平台，所述线上诊断平台包括客户端和所述服务器；
所述服务器用于接收所述客户端发送的检测标本的医学显微镜图像，并输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。
3.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到嵌入式芯片；
所述系统还包括嵌入式诊断平台，所述嵌入式诊断平台包括安装有所述嵌入式芯片的显微镜；
所述显微镜用于获得检测标本的医学显微镜图像，并经由所述嵌入式芯片的处理输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。
4.根据权利要求2或3所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述医学显微镜图像包括妇科微生态显微镜图像。
5.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述深度学习模型包括卷积神经网络模型。
6.根据权利要求5所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型优化模块对所述AI分类模型和AI语义分割模型进行优化包括：通过调节所述AI分类模型和AI语义分割模型的预测概率阈值来选择倾向高敏感性或者倾向高特异性。
7.根据权利要求4所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述诊断结果包括细菌性阴道炎的诊断。
8.根据权利要求7所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述AI分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，所述第一分类模型用于根据检测标本的医学显微镜
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