一种基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统，属于寄生虫诊断设备领域，所述基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统由图像采集模块、数据传输模块、智能诊断模块、诊断结果展示模块组成，系统使用保存的蛲虫虫卵病例大数据，配合人工智能和云端计算机训练出蛲虫虫卵的人工智能诊断模型，通过手机、平板摄像头拍摄的方式获取蛲虫虫卵图像信息，以用户客户端和flask为数据传输媒介，通过训练好的模型进行图像的处理和诊断，在用户客户端中以图像形式将诊断结果展示在用户界面，操作简便，成本较低，能够有效帮助蛲虫病患者及早发现，及时就诊。诊。诊。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统


[0001]本专利技术属于寄生虫诊断设备领域，具体地说，本专利技术涉及一种基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统。

技术介绍

[0002]蛲虫病是一种世界性分布的儿童常见寄生虫病。蛲虫的成虫通常寄生于人体的盲肠、结肠及回肠下段，主要症状是虫体爬出虫卵引起肛门周围及会阴部奇痒和炎症，影响睡眠。儿童患病常有烦躁不安，夜惊，遗尿，消瘦等表现。蛲虫只寄生在人体，产卵量大，传播途径多，尤其在儿童中由于不良生活习惯及在学校，幼儿园等集体机构接触频繁，因此感染机会几多，在家庭，也可通过患儿与家庭成员互相传播，具有家庭聚集性的特点。
[0003]《全国临床检验操作规程》中用于蛲虫虫卵检测主要方法有，软黏透明纸肛门拭子检查法，面拭肛门擦拭法和牛皮纸圆形孔胶带纸粘粘法。
[0004]2006年至今，中国疾病预防控制中心寄生虫病所开展的虫源行线虫病检测工作中，每年都需要对12岁以下儿童人群进行蛲虫感染的检测作为检测的内容之一。
[0005]现有技术中，如蛲虫虫卵的显微镜镜下识别时，因样本杂质过多，背景复杂，虫卵与杂质无明显色差，影响了对虫卵诊断的准确率和效率，因此对诊断人员有一定的技术要求，需要诊断人员十分熟悉蛲虫虫卵的显微镜下形态结构；样本量大时，需要多名诊断人员来进行长时间的诊断，诊断效率慢，无法及时反馈诊断结果。

技术实现思路

[0006]为克服
技术介绍
中存在的问题，本专利技术公开了一种基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统，所述基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统由图像采集模块、数据传输模块、智能诊断模块、诊断结果展示模块组成，系统使用保存的蛲虫虫卵病例大数据，配合人工智能和云端计算机训练出蛲虫虫卵的人工智能诊断模型，通过手机、平板摄像头拍摄的方式获取蛲虫虫卵图像信息，以用户客户端和flask为数据传输媒介，通过训练好的模型进行图像的处理和诊断，在用户客户端中以图像形式将诊断结果展示在用户界面，操作简便，成本较低，能够有效帮助蛲虫病患者及早发现，及时就诊。
[0007]为实现上述目的，本专利技术是通过如下技术方案实现的：
[0008]所述基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统由图像采集模块、数据传输模块、智能诊断模块、诊断结果展示模块组成，所述图像采集模块与数据传输模块连接，数据传输模块与智能诊断模块连接，智能诊断模块与诊断结果展示模块连接。
[0009]作为优选：所述基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统的操作方法包括：
[0010](1)系统使用保存的蛲虫虫卵病例大数据，配合人工智能和云端计算机训练出蛲虫虫卵的人工智能诊断模型；
[0011](2)通过手机、平板摄像头拍摄的方式获取蛲虫虫卵图像信息；
[0012](3)以用户客户端和flask为数据传输媒介，通过训练好的模型进行图像的处理和
诊断，在用户客户端中以图像形式将诊断结果展示在用户界面。
[0013]作为优选：所述图像采集模块用于采集载玻片上蛲虫虫卵的真实图像，所述图像采集模块以高精度工业相机为采集工具进行图像拍摄。
[0014]作为优选：所述数据传输模块用于传输图像到后台云端计算机，其基于用户客户端和pythonflask框架进行传输接口设计。
[0015]作为优选：所述智能诊断模块搭载在后台云端计算机上，智能诊断模块使用计算机中保存的真实蛲虫虫卵图像数据，提前训练好蛲虫虫卵诊断的深度学习模型，图像信息经过数据传输模块到达后台云端后，后台云端计算机将经过预处理后的图像信息输入训练好的人工智能模型，进行蛲虫虫卵诊断。
[0016]作为优选：所述诊断结果展示模块，用于诊断结果的展示，诊断结果以图像的形式通过矩形方框标识蛲虫虫卵位置，并且给出置信概率。
[0017]本专利技术的有益效果：所述基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统由图像采集模块、数据传输模块、智能诊断模块、诊断结果展示模块组成，系统使用保存的蛲虫虫卵病例大数据，配合人工智能和云端计算机训练出蛲虫虫卵的人工智能诊断模型，通过手机、平板摄像头拍摄的方式获取蛲虫虫卵图像信息，以用户客户端和flask为数据传输媒介，通过训练好的模型进行图像的处理和诊断，在用户客户端中以图像形式将诊断结果展示在用户界面，操作简便，成本较低，能够有效帮助蛲虫病患者及早发现，及时就诊。
附图说明
[0018]图1为所述蛲虫虫卵诊断系统的连接关系示意图；
[0019]图2为所述蛲虫虫卵诊断系统的操作流程图；
[0020]图3为背景较好时，人工易识别时，置信度>0.95的检测结果示意图：
[0021]图4为背景较差时，人工不易识别时，置信度>0.92的检测结果示意图。
具体实施方式
[0022]为使上述目的，技术方案和有益效果更加清晰明确，以下结合附图对本专利技术做具体说明。
[0023]如图1
‑
4所示，所述基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统由图像采集模块、数据传输模块、智能诊断模块、诊断结果展示模块组成，所述图像采集模块与数据传输模块连接，数据传输模块与智能诊断模块连接，智能诊断模块与诊断结果展示模块连接。所述图像采集模块用于采集载玻片上蛲虫虫卵的真实图像，所述图像采集模块以高精度工业相机为采集工具进行图像拍摄，所述数据传输模块用于传输图像到后台云端计算机，其基于用户客户端和pythonflask框架进行传输接口设计，接口接收请求数据，并对接收数据按照一定方式进行验证签名，签名通过后，获取接口请求过来的用户信息，查找数据库中是否存在该条记录，如果查找到该记录，上传图片并且可以访问接口，同时实现包括全量的错误处理、缓存与备份、负载与并发、复杂的数据库操作等，所述智能诊断模块搭载在后台云端计算机上，智能诊断模块使用计算机中保存的真实蛲虫虫卵图像数据，提前训练好蛲虫虫卵诊断的深度学习模型，图像信息经过数据传输模块到达后台云端后，后台云端计算机将经过预处理后的图像信息输入训练好的人工智能模型，进行蛲虫虫卵诊断，所述诊断结果展示模块，用
于诊断结果的展示，诊断结果以图像的形式通过矩形方框标识蛲虫虫卵位置，并且给出置信概率。
[0024]所述基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统的操作方法包括：
[0025](1)系统使用保存的蛲虫虫卵病例大数据，配合人工智能和云端计算机训练出蛲虫虫卵的人工智能诊断模型；
[0026]所述使用保存的蛲虫虫卵病例大数据是用标注软件人工标注，并添加虫卵类别标签，将标注后的批量数据文件输入计算机神经网络算法模型；
[0027]所述蛲虫虫卵训练的方法具体选择包含第一层输入层、含有两分层的第二层隐藏层以及第三层输出层的技术模型。其中第一层输入层用于接收处理过的特征变量，每个特征变量对应着第二层隐藏层中第一分层全连接的所有神经元，并根据特征变量数量和第二层隐藏层中第一分层的神经元个数初始化设置权重和偏置维度。
[0028]第二层隐藏层中的两分层由不同个数的神经元组成，均使用relu作为激活函数，其中第二层隐藏层中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统，其特征在于：所述基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统由图像采集模块、数据传输模块、智能诊断模块、诊断结果展示模块组成，所述图像采集模块与数据传输模块连接，数据传输模块与智能诊断模块连接，智能诊断模块与诊断结果展示模块连接。2.根据权利要求1中所述的一种基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统，其特征在于：所述基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统的操作方法包括：(1)系统使用保存的蛲虫虫卵病例大数据，配合人工智能和云端计算机训练出蛲虫虫卵的人工智能诊断模型；(2)通过手机、平板摄像头拍摄的方式获取蛲虫虫卵图像信息；(3)以用户客户端和flask为数据传输媒介，通过训练好的模型进行图像的处理和诊断，在用户客户端中以图像形式将诊断结果展示在用户界面。3.根据权利要求1中所述的一种基于人工智能的蛲虫虫卵诊断系统，其特征在于：所述图像采集模块用于采集载玻片上蛲...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗春桂，雷义，易莉，鲁友清，
申请(专利权)人：贵州里定医疗网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：