一种基于深度学习的甲状腺细针穿刺快速筛查方法及系统

本发明涉及生物医学深度学习技术领域，提供了一种基于深度学习的甲状腺细针穿刺快速筛查方法及系统。该方法包括，将每个子图像先转换到HSV色彩空间，再进行快速径向对称变换和阈值分割，得到二值化图像；将二值化图像中的显著点作为细胞所在位置，生成细胞分布散点图；对得到的细胞散点图进行核密度估计，得到密度直方图；采用预设的散点分布密集度阈值对密度直方图进行阈值过滤，得到目标图像矩阵；基于将目标图像所对应的子图像输入深度学习定位模型中，得到目标细胞的定位矩阵；将目标细胞的定位矩阵与目标图像矩阵求交，得到RoI图像；基于RoI图像，采用深度学习分类模型，得到若干类别，以确定甲状腺细针穿刺数字图像是否为阳性。