【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗系统，具体为一种ai结核分枝杆菌识别模型训练和检测方法。
技术介绍
1、结核分枝杆菌俗称结核杆菌，是引起结核病的病原体，该菌可侵犯全身各器官，但以引起肺结核最多见，结核病是一种古老的疾病，全球广泛分布，是细菌感染性疾病致死的首位原因；
2、结核杆菌是需氧菌，生长缓慢，但它对干燥、冷、酸、碱等抵抗力也很强，在阳光直射下，痰中结核杆菌需要经过2～7小时才会被杀死；
3、结核病诊断方法一般包括胸部影像学检查、细菌学痰涂片检查、分子生物学检查、结核病病理学检査、免疫学检查和支气管镜检查，几乎所有结核分枝杆菌感染者都会进行痰涂片检查；
4、然而，现有的技术在对结核分枝杆菌进行筛查时，由于样本量大，同时，每张痰涂片大约5000个视野，而镜检人员观察300个视野需要5分钟以上，单个工作日，镜检人员的玻片阅读量不应超过25张，从而导致费时费工，且容易出现漏检的情况；
5、针对上述问题，专利技术人提出一种ai结核分枝杆菌识别模型训练和检测方法用于解决上述问题。
技术实现思路
1、为了解决上述的问题；本专利技术的目的在于提供一种ai结核分枝杆菌识别模型训练和检测方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：一种ai结核分枝杆菌识别模型训练方法，包括以下步骤：
3、s1、建立图片库
4、从临床上收集结核痰涂片，取出玻片扫描影像系统中的玻片架，将收集的结核痰涂片放置在玻片上，然后装载玻片，确
5、s2、结核痰涂片的扫描
6、通过玻片扫描影像系统对玻片逐一扫描，观察结核痰涂片的细胞图像是否清晰，扫描结核痰涂片，并命名、查看与分享，建立数字玻片库；
7、s3、细胞标注及ai识别
8、通过数字玻片库查看细胞信息，并通过ai应用集模块选择当前标注细胞类别，在形态列表模块增加识别区域，玻片扫描影像系统自动统计有核细胞数量以及初步识别细胞，然后对细胞标识进行修改分类操作，然后在细胞标准库对细胞进行审核，审核通过后完成细胞标注和训练；
9、s4、结核分枝杆菌识别的模型训练
10、通过扫描查看器对玻片进行检测，然后通过ai应用集模块中的结核杆菌分类，选择结核杆菌，进行一次筛选，然后通过形态列表模块中的形态列表，录入标本库，然后通过检测库，再进行二次筛选，然后对所有区域进行审核，然后通过ai训练模块，创建训练并检测训练。
11、本专利技术还提供了一种ai结核分枝杆菌识别模型的检测方法，包括以下步骤：
12、s1、模型测试
13、通过扫描查看器中的ai训练模块创建训练模块，选择检测训练，然后在标注数据中查找结核杆菌，然后在训练数据中选择相应的图片，再进行训练；
14、s2、调用模型
15、将训练名称修改与玻片一致，等待训练结束后，观察acc值和loss值曲线；
16、s3、扫描待检结核痰涂片
17、将玻片装载在玻片架上，通过扫描样本加载玻片，对玻片进行扫描，扫描完成后形成一张全局图，通过缩放标尺来查看细胞详细数据，并修改扫描样本名称；
18、s4、识别
19、选择一张样本，在样本上框自主选取合适的区域，也可选择全片扫描，全片扫描时长1min，真阳性率72％；
20、s5、结果输出
21、通过ai训练模块输出结核杆菌的图片结果，将扫描信息录入细胞库，再进一步优化模型。
22、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
23、本专利技术中，通过采集结核痰涂片并建立数字玻片库，并对数字玻片库中的细胞进行标注和训练，通过ai训练模块，创建训练并检测训练，完成结核分枝杆菌识别模型的训练，同时对模型进行测试，提高检测效率及检测精确度，避免出现漏检的情况，同时促进结核病的动态清零，同时支持远程会诊，从而减少对本地检验人员的依赖，可以更好的惠及边远地区的人群，同时，大数据的共享，加快数字医疗体系的建立。
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2.一种应用于权利要求1所述的AI结核分枝杆菌识别模型的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种ai结核分枝杆菌识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.一...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑馨珂，王婷，高雪娜，刘子娇，薛白，闫梦丹，李雨松，卜慧敏，殷跃锋，
申请(专利权)人：江苏护理职业学院，
类型：发明
国别省市：
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