一种基于深度学习的脑脊液细胞智能分析诊断系统及方法

本发明属于医学图像分析技术领域，特别涉及一种基于深度学习的脑脊液细胞智能分析诊断系统及方法。本发明通过多尺度分割模型在原始图像上进行裁剪，记录并保存每个细胞图像的位置信息；多尺度分割模型分割出所有的单细胞及细胞集群图像；训练细胞分类模型，用于赋予单细胞及细胞集群图像类别属性；通过对细胞分类模型输出的分类结果进行计数，生成量化指标；通过单细胞及细胞集群图像的定位信息，生成类别可视化图像和诊断报告。本发明利用数字图像处理技术和深度学习算法，将传统方法与智能算法结合，充分利用有效的图像信息，并将检测结果可视化，便于医生核查，最终实现脑脊液样本中单细胞及细胞集群的自动定位、准确分类和量化指标功能。