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申请/专利权人:安徽医科大学第一附属医院
摘要:本发明涉及人工智能辅助识别技术领域,本发明公开了一种快速捡卵用辅助识别方法及系统,包括获取h个待处理卵泡液的实时卵团图像,基于实时卵团图像获取卵团特征,根据卵团特征确定卵团类型,基于卵团类型确定捡卵等级,获取卵团切开后的实时内部图像,根据实时内部图像以及预构建的卵子识别模型生成卵团中卵子数量,根据成熟卵子总数判断待取卵对象是否患有空卵泡综合征,若待取卵对象有空卵泡综合征,则进一步确定空卵泡综合征是否为真性空卵泡综合征,若否则采取补救措施,这样在一定程度上既能够保证取卵的效率,又能够保证待取卵对象的安全。
主权项:1.一种快速捡卵用辅助识别方法,其特征在于,包括:S10:获取h个待处理卵泡液的实时卵团图像,基于实时卵团图像获取卵团特征,根据卵团特征确定卵团类型,每个实时卵团图像中至少存在一个卵团,卵团特征包括实时卵团体积和放射冠结构类别,卵团类型包括成熟卵团和未成熟卵团,h为大于0的正整数;S20:基于卵团类型确定捡卵等级,获取卵团切开后的实时内部图像,根据实时内部图像以及预构建的卵子识别模型生成卵团中卵子数量,卵子数量包括成熟卵子数量和未成熟卵子数量,捡卵等级包括第一等级和第二等级;S30:基于捡卵等级和卵子数量将m个卵团中的卵子依次取出,获取m个卵团中成熟卵子总数,根据成熟卵子总数判断待取卵对象是否患有空卵泡综合征,m为大于或等于h的正整数;S40:若待取卵对象患有空卵泡综合征,则获取待处理卵泡液的绒毛膜促性腺激素浓度,基于人类绒毛膜促性腺激素浓度进一步判断空卵泡综合征类型,根据空卵泡综合征类型判断是否采取补救措施,空卵泡综合征类型包括真性空卵泡综合征和假性空卵泡综合征;所述基于实时卵团图像获取卵团特征的方法包括:基于实时卵团图像和预设标准卵团图像获得实时卵团体积;基于实时卵团图像和预构建的卵团分类模型确定放射冠结构类别,放射冠结构类别包括存在放射冠结构和不存在放射冠结构;所述基于实时卵团图像和预设标准卵团图像获得实时卵团体积的方法包括:将实时卵团图像二值化以生成实时灰度值,将实时灰度值与r个预设标准灰度值生成差值绝对值,取最小差值绝对值所对应的预设标准灰度值作为目标标准灰度值,获取目标标准灰度值所对应的预设标准卵团体积,将预设标准卵团体积作为实时卵团体积,所述预设标准灰度值为预设标准卵团图像的灰度值,所述预设标准卵团体积为预设标准卵团图像中卵团的体积;根据卵团特征确定卵团类型的方法包括:当放射冠结构类别为不存在放射冠结构,则判断卵团类型为未成熟卵团;当放射冠结构类别为存在放射冠结构,则进一步判断实时卵团体积是否小于预设体积阈值,若是,则卵团类型为未成熟卵团,若否,则卵团类型为成熟卵团;所述基于卵团类型确定捡卵等级的方法包括:当卵团类型为未成熟卵团时,则捡卵等级为第一等级;当卵团类型为成熟卵团时,则捡卵等级为第二等级。
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