(19)中华 人民共和国 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 202111426605.3 (22)申请日 2021.11.26 (71)申请人 南京鼓楼医院 地址 210008 江苏省南京市 鼓楼区中山路 321号 申请人 南京大学 (72)发明人 邹晓平　吕瑛　张松　李武军　 周洋帆　唐德华　 (74)专利代理 机构 南京钟山专利代理有限公司 32252 代理人 蒋厦 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/10(2017.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) G16H 30/20(2018.01) (54)发明名称 一种基于 人工智能的胰腺占位EUS-FNA现场 快速细胞病理学评估系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于人工智能的胰腺占位 EUS‑FNA现场快速细胞病理学评估系统， 利用人 工智能对大量由细胞病理医师标注的细胞病理 图片进行深度学习， 经过学习的计算机人工智能 模型可以瞬间完成EUS ‑FNA细胞刷片的快速病理 评估。 本发明开发了胰腺细胞病理学评估模型， 用于胰腺占位EUS ‑FNA操作过程， 辅助内镜医生 对EUS‑FNA细胞刷片进行现场快速病理评估， 提 高EUS‑FNA的样本满意程度和诊断效能， 减少穿 刺次数及并发症的发生 率， 优化临床诊 疗流程。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 113935990 A 2022.01.14 CN 113935990 A 1.一种基于人工智能的胰腺占位EUS ‑FNA现场快速细胞病理学评估系统， 其特征在于， 包括以下内容： 1)建立EUS ‑FNA细胞病理图片标准数据集： 1.1)建立数据集； 1.2)图像标注； 2)建立用于细胞病理学评估的深度学习模型： 2.1)数据准备； 2.2)图像预处 理和数据增强； 2.3)深度学习模型 搭建和训练； 2.4)模型验证； 3)细胞病理学评估系统的开发。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的胰腺占位EUS ‑FNA现场快速细胞病理学评估 系统， 其特征在于： 步骤1.1)中， 采集因胰腺占位接受EUS ‑FNA患者的细胞刷片资料， 由细胞 病理医师根据细胞刷片质量进行筛 选。 3.根据权利要求1所述的基于人工智能的胰腺占位EUS ‑FNA现场快速细胞病理学评估 系统， 其特征在于： 步骤1.2)中， 对病理 图片中的细胞/细胞 团进行范围的圈定和类型的标 注， 按照胰腺细胞病理学分类标准， 将细胞病理类型分为癌细胞、 可疑癌细胞、 轻度异型细 胞、 其它肿瘤 细胞和正常细胞五类。 4.根据权利要求1所述的基于人工智能的胰腺占位EUS ‑FNA现场快速细胞病理学评估 系统， 其特征在于： 步骤2.2)中， 输入模型前， 将图像统一大小， 并进行标准化处理； 为扩增 训练数据集规模， 对训练时输入的图像色相进行50％范围内的随机变换， 并对图像进行随 机水平和垂直的方向变换。 5.根据权利要求1所述的基于人工智能的胰腺占位EUS ‑FNA现场快速细胞病理学评估 系统， 其特征在于： 步骤2.3)中， 使用U型网络结构进行建模， 分为下采样和上采样两部分， 输入图像首先经下采样路径逐步提取底层结构特征至高层语义特征， 再经上采样路径还原 至原始大小， 获得对各像素的分类结果， 使用跳跃 连接将底层特 征和高层特 征进行融合。 6.根据权利要求5所述的基于人工智能的胰腺占位EUS ‑FNA现场快速细胞病理学评估 系统， 其特征在于： 基于预训练的ResNet101设计下采样路径， 上采样路径分为4个模块， 各 模块融合对应下采样模块的特征， 并使用双线性插值法逐步对融合后的特征进行扩增至原 图像大小， 最后使用一个1*1卷积层将特征图降为3通道， 以实现对每个像素进 行癌细胞、 非 癌细胞和未染色背景细胞的三分类， 即完成对一张标本图像的分割。 7.根据权利要求1所述的基于人工智能的胰腺占位EUS ‑FNA现场快速细胞病理学评估 系统， 其特征在于： 步骤2.4)中， 以像素、 图像和患者为单位对模型表现进 行评估， 并设计人 机对照实验， 以对比模型与初级病理医生的诊断结果。 8.根据权利要求7所述的基于人工智能的胰腺占位EUS ‑FNA现场快速细胞病理学评估 系统， 其特征在于： 将癌细胞区域像素视为正类、 其他像素视为负 类； 标本图像中， 若癌细胞 区域大于染色细胞区域的10％， 则判定该图像有癌， 据此对验证数据集中的标本图像进行 类别标注： 有癌和无癌， 并根据模型的像素级别预测结果对标本图像进 行分类， 以 “有癌”作 为正类。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113935990 A 29.根据权利要求1所述的基于人工智能的胰腺占位EUS ‑FNA现场快速细胞病理学评估 系统， 其特征在于： 步骤3)中， 开 发基于Qt的辅助诊断系统， 读取病理医生保存的图像， 并展 示图像分割结果和对于单张图像的分类结果， 为病理医生的诊断过程 提供参考。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113935990 A 3