(19)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 202111667582.5 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 青岛大学 地址 266000 山东省青岛市 市南区宁 夏路 308号 (72)发明人 魏潇然　郑玉新　王胜科　唐晓文　 (74)专利代理 机构 青岛易维申知识产权代理事 务所(普通 合伙) 37310 专利代理师 于正友 (51)Int.Cl. G06V 20/69(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法及系 统、 计算机设备 (57)摘要 本发明属于人工智能技术领域， 公开一种巨 噬细胞内碳颗粒定量检测方法， 包括以下步骤： 通过目标检测网络对巨噬细胞图片进行识别， 获 得巨噬细胞； 根据获得的巨噬细胞， 通过颜色识 别算法定量计算碳颗粒在巨噬细胞内的面积占 比； 对碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比进行统计 分析， 获得巨噬细胞内碳颗粒定量结果。 本申请 实施例基于深度学习网络算法和二值化方法实 现了从识别巨噬细胞， 到定量统计碳颗粒在巨噬 细胞内占比的功能。 本申请实施例还公开了一种 巨噬细胞内碳颗粒定量检测系统、 计算机设备。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115249358 A 2022.10.28 CN 115249358 A 1.一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 通过目标检测网络对巨噬细胞图片进行识别， 获得巨噬细胞； 根据获得的巨噬细胞， 通过颜色识别算法定量计算 碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比； 对碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比进行统计分析， 获得巨噬细胞内碳颗粒定量结果。 2.如权利要求1所述的一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法， 其特 征在于， 所述通过目标检测网络对巨噬细胞图片进行识别， 获得巨噬细胞的步骤， 包括： 导入巨噬细胞图片； 采用特征提取网络进行巨噬细胞图片的特 征提取； 通过区域生成网络提取巨噬细胞图片的感兴趣区域， 生成候选框， 获得巨噬细胞掩膜 图片； 将巨噬细胞掩膜图片输入头部网络， 头部网络包括分割 网络、 边框回归和区域分类三 个分支， 完成对边界框的分类和回归并且分割 出掩膜结果， 输出巨噬细胞掩膜图片特征数 据； 对巨噬细胞掩膜图片特 征数据进行实时分析， 执 行目标检测， 获得巨噬细胞。 3.如权利要求2所述的一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法， 其特 征在于， 所述通过区域 生成网络提取巨噬细胞图片的感兴趣区域， 生成候选 框的步骤， 包括： 每张图片生成N个候选 框， 并将候选 框映射到目标检测网络最后一层卷积的特 征图上。 4.如权利要求3所述的一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法， 其特 征在于， 所述通过区域生成网络提取巨噬细胞图片的感兴趣区域， 生成候选框的步骤， 具体包 括： RPN网络的滑动窗口在每张巨噬细胞图片中移动， 每个特征像素对应的原始图像位置 生成15个锚， 大小为(8， 16， 32， 64， 132)， 宽高比为(0.5,1,2)； 然后将锚输入到大小为1*1的回归类层中， 确定类别和位置； 最后， 用非极大值抑制算法调整锚的位置， 最终选定的锚被认定为感兴趣区域的候选 框。 5.如权利要求1所述的一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法， 其特 征在于， 所述根据得到的巨噬细胞， 通过颜色识别算法定量计算碳颗粒在巨噬细胞内的面积占 比的步骤， 包括： 将单个巨噬细胞图像依次进行图像分割和二 值化处理， 区分出碳颗粒和巨噬细胞； 将单个巨噬细胞的掩模进行处理， 采用逐像素遍历的方法计算出巨噬细胞的像素占 比， 并定义 为巨噬细胞的相对面积； 根据逐像素遍历的方法计算出碳颗粒的像素占比， 并定义 为碳颗粒的相对面积； 根据巨噬细胞和碳颗粒的相对面积计算出碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比。 6.如权利要求5所述的一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法， 其特 征在于， 所述将单个巨噬细胞图像依次进行图像分割和二 值化处理的步骤， 具体包括： 将图片分为若干小块区域， 然后在局部区域内进行像素分析， 将图片分为对比度高分 辨区域和对比度低分辨 率区域； 对于对比度高分辨区域， 将图像 中每个像素的坐标记录为(x,y)， 以该像素为中心的一 个w*w大小的窗口， 该窗口内的像素灰度平均值为m(x,y)， 标准差为s(x,y)， 针对该像素的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115249358 A 2局部阈值T(x,y)： T(x,y)＝m(x,y)[1+k(s(x,y)/R ‑1)] 其中R为设定值， k的取值范围为[0.2,0.5]， T(x,y)受m(x,y)和s(x,y)调整； 对于对比度低分辨 率区域， 将像素划分为0， 然后采用如下公式计算： T(x,y)＝m(x,y)[1+pe‑qm(x,y)+k(s(x,y)/R ‑1)]， p、 q、 k、 e为设定值。 7.如权利要求6所述的一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法， 其特 征在于， 所述将单个巨噬细胞图像进行二 值化处理的步骤， 进一 步包括： 利用阈值分割， 得到一张二值化的掩模图像， 其中值为1的像素定义为碳颗粒区域， 值 为0的像素区域定义 为巨噬细胞区域。 8.如权利要求1所述的一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法， 其特 征在于， 所述对碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比进行统计分析的步骤， 包括： 统计分析 得到平均值、 标准差、 中位数、 25％和75％四分位数。 9.一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测系统， 其特征在于， 包括： 目标检测网络、 定量计算 模块和统计模块； 其中， 目标检测网络， 被 配置为： 对巨噬细胞图片进行识别， 获得巨噬细胞； 定量计算模块， 被配置为： 根据获得的巨噬细胞， 通过颜色识别算法定量计算碳颗粒在 巨噬细胞内的面积占比； 统计模块， 被配置为： 对碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比进行统计分析， 获得巨噬细胞 内碳颗粒定量结果。 10.一种计算机设备， 包括存储器和 处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115249358 A 3