宫颈癌细胞学人工智能筛查方法与装置与流程

1.本发明涉及医疗和人工智能领域，特别涉及一种宫颈癌细胞学人工智能筛查方法与装置。


背景技术：

2.宫颈癌是女性常见恶性肿瘤之一，其发病仅次于乳腺癌。原位癌高发年龄为30～35岁，浸润癌为45～55岁，近年来其发病有年轻化的趋势。近几十年宫颈细胞学筛查的普遍应用，使宫颈癌和癌前病变得以早期发现和治疗，宫颈癌的发病率和死亡率已有明显下降。
3.宫颈癌筛查是减少宫颈癌发病率与死亡率的有效措施，在发达国家早已经普及宫颈癌筛查。在中国，“两癌”筛查作为政府关注妇女健康项目，免费为全国适龄妇女定期进行宫颈癌和乳腺癌筛查，并在《中国妇女发展纲要（2011-2020 年）》、《国家人口发展规划（2016-2030）》、《健康中国行动（2019-2030）》等文件中多次提到要扩大“两癌”筛查覆盖范围。
4.尽管国家对宫颈癌筛查日益重视，但由于我国人口基数大，卫生资源短缺，病理医生缺乏，尤其是细胞学病理医生严重不足。因此，缺乏足够的人力完成大量的宫颈癌tct检测分析，成为在全国大范围普及宫颈癌筛查的关键瓶颈。


技术实现要素：

5.为有效地解决宫颈癌筛查细胞学病理医生严重不足而无法承担大规模普及宫颈癌筛查疼点问题，本发明公开一种宫颈癌细胞学人工智能筛查方法与装置，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，收集宫颈癌脱落细胞；步骤2，将所收集的宫颈癌脱落细胞用液基薄层（tct）细胞检测技术制作成tct玻片；步骤3，用自动扫描系统将所述tct玻片扫描成一幅幅数字细胞图；步骤4，用人工智能宫颈癌细胞识别与诊断装置一幅一幅地逐幅识别所述数字细胞图的宫颈癌细胞；步骤5，存储所有含有宫颈癌细胞的所述数字细胞图并根据其宫颈癌细胞分类和数量给出诊断结果。
6.优选的，所述步骤1的脱落宫颈癌细胞收集方法包括：用细胞刷深入宫颈管内，刷细胞取样；用装有细胞保存液的小瓶保存细胞；在装有细胞的细胞保存液小瓶上用二维码标识被采集者的个人信息和病史资料。
7.优选的，所述步骤4的人工智能宫颈癌细胞识别与诊断装置是一个运行在计算机上的机器学习目标识别与分类系统。
8.进一步，所述的机器学习目标识别与分类系统可以通过大数据训练，具有足够精度的宫颈癌细胞识别与分类能力。
9.进一步，所述的机器学习目标识别与分类系统可以在所述细胞图上自动标出宫颈癌细胞和所属类别。
10.本发明所述装置包括：脱落宫颈癌细胞收集装置、tct玻片制作设备、显微镜自动扫描仪、人工智能宫颈癌细胞识别与诊断装置：所述脱落宫颈癌细胞收集装置，用于收集患者宫颈管内脱落细胞；所述tct玻片制作设备，用于将所述宫颈癌细胞收集装置收集的脱落细胞制作成tct玻片；所述显微镜自动扫描仪，用于将所述tct玻片逐幅扫描成数字图片，便于人工智能分析；所述人工智能宫颈癌细胞识别与诊断装置，用于自动识别、标记和分类所述数字图片的宫颈癌细胞，并给出诊断报告。
11.优选的，所述脱落宫颈癌细胞收集装置包括细胞刷和装有细胞保存液的小瓶，用于收集和保存宫颈癌细胞。
12.进一步，所述细胞刷，用于在病人宫颈管内，刷取细胞方式收集脱落宫颈癌细胞。
13.进一步，所述装有细胞保存液的小瓶，用于保存所述脱落宫颈癌细胞。
14.与现有技术相比，本发明技术方案具有以下有益效果：（1）本发明提供的方法是一种早期宫颈癌细胞学筛查方法，可以更准确的早期诊断宫颈癌，提高治愈率和减少致死率；（2）本发明采用tct自动扫描显微镜和人工智能技术，大大减少了对细胞病理医生的依赖，也大大减少了病理医生的劳动强度，可以广泛用于大范围普及宫颈癌筛查；（3）本发明提供的方法具有成本低，对操作人员的技术要求低优点，便于大范围推广与普及。
附图说明
15.为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术方案 ，下面将对实施例和现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
16.图1为本发明优先实施例提供的所述装置系统图；图2为本发明优先实施例提供的所述方法流程图；图3为本发明优先实施例提供的人工智能宫颈癌细胞识别结果样例。
具体实施方式
17.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述，显然所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其它实施例都属于本发明保护的范围。
18.图1为本发明优先实施例提供的所述装置系统图。如图1所示，101是宫颈癌脱落细胞收集装置。所述宫颈癌脱落细胞收集装置是宫颈管细胞刷，通过所述细胞刷在病人的宫
颈管内通过细胞刷片方法收集脱落宫颈癌细胞。所收集的宫颈癌脱落细胞用装有细胞保存液的小瓶保存；102是tct玻片制片装置，所述装置将需要制片的保存了脱落宫颈癌细胞的样品充分搅拌，再通过膜的负压过滤法，将样本中的杂质分离，取过滤后的上皮细胞制成直径为13mm薄层细胞于载玻片上，用95%酒精固定，再用白巴氏染色、封片制作成所述tct玻片；103是显微镜自动扫描装置，用于将所述tct玻片扫描成一幅幅数字细胞图。所述显微镜自动扫描装置，可以控制整张tct玻片在显微镜视窗下完成逐行无缝扫描，每次扫描将得到一幅所述数字细胞图。在本实施例，103一次可以装载多张tct玻片，完成每一张玻片自动扫描；104是人工智能宫颈癌细胞识别与诊断装置，所述装置用人工智能方法，一幅一幅地逐幅识别所述数字细胞图上的宫颈癌细胞，并进行自动标识，存储含有宫颈癌细胞的数字图片。在本实施例，104是一个深度学习目标识别与分类系统，运行在计算机上。
19.图2为本发明优先实施例提供的所述方法流程图。如图2所述方法包括如下步骤：步骤s201：收集脱落宫颈癌细胞。本发明实施例，采用宫颈管内细胞刷片方法收集脱落在宫颈管内的宫颈癌细胞，将刷片收集的脱落细胞块放入有细胞保存液的小瓶中保存；步骤s202：将所收集的细胞用液基薄层（tct）细胞检测技术制作成tct玻片。即，先将保存有脱落宫颈癌细胞的保存液充分搅拌，再通过膜的负压过滤法，将标本中的杂质分离，取过滤后的上皮细胞制成直径为13mm薄层细胞于载玻片上，用95%酒精固定，再用白巴氏染色、封片制作成所述tct玻片；步骤s203：用自动扫描系统将所述tct玻片扫描成一幅幅数字细胞图。所述自动扫描系统是一个自动扫描显微镜，可以控制整张tct玻片在显微镜视窗下完成逐行无缝扫描，每次扫描将得到一幅所述数字细胞图；步骤s204：用人工智能宫颈癌细胞识别与诊断装置一幅一幅地逐幅识别所述数字细胞图的宫颈癌细胞，并进行自动标识。本实施例中，将所述癌细胞用矩形框标识；步骤s205：存储所有含有宫颈癌细胞的细胞图并根据其癌细胞分类和数量给出诊断结果。
20.图3为本发明优先实施例提供的人工智能宫颈癌细胞识别结果样例。如图所示，图3（a）为所示的是待识别tct数字扫描细胞图；图3（b）是经过人工智能识别标注后的宫颈癌细胞图。301、302、303和304是在未经人工智能识别前所述tct数字扫描细胞图上的细胞变异情况；人工智能宫颈癌细胞识别装置的作用是自动识别分类宫颈癌细胞并进行准确标注，识别和标注结果如图3（b）所示，305是人工智能标注的301单个癌细胞区；306是人工智能标注的302单个癌细胞；307是人工智能标注的303双癌细胞区；308是人工智能标准的304多细癌细胞区。
21.本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域 技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。