基于人工智能硅藻自动化识别系统的实际案例应用

发布时间：2021-07-04 07:52

　　目的探讨人工智能硅藻自动化识别系统在实际案例中的应用,为应用该系统进行硅藻定量分析提供参考,并对该系统所搭载的深度学习模型进行验证。方法收集10例水中尸体的器官进行硅藻硝酸消解,利用数字化切片扫描仪将涂片数字化扫描后,使用人工智能硅藻自动化识别系统进行硅藻的定性定量检测。结果该人工智能硅藻自动化识别系统所搭载的深度学习模型的受试者操作特征（receiver operator characteristic,ROC）曲线的曲线下面积（area under the curve,AUC）达到98.22%,硅藻识别的查准率达到92.45%。结论该人工智能硅藻自动化识别系统实现了硅藻的自动化识别,可用于实际案例中硅藻的辅助检验,并为水中尸体的死因鉴定提供参考依据。 

【文章来源】：法医学杂志. 2020,36(02)CSCD

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

人工智能硅藻自动化识别系统的操作示意图

该人工智能硅藻自动化识别系统所搭载的深度学习模型的ROC曲线见图2，其AUC值达到98.22%，表明该模型在自动化识别硅藻方面具有较好的性能。经本系统识别实际案例中10 mL水样涂片10张，其硅藻检验结果均为阳性。肺涂片10张，肝涂片2张，肾涂片4张，共计检出硅藻6 467个。器官涂片中假阳性结果有528个，由此得出硅藻识别的总体查准率为92.45%（表1）。其中，案件4虽然肺内硅藻只有16个，但在保证无污染的情况下，肝、肾内都检出1个硅藻，结合相关案情，该结果提示生前溺水；案件10肺内硅藻个数为0，不能确证生前溺水，结合案情调查及尸体检验，支持死后抛尸入水。结果表明，该系统灵敏度较高，可以辅助硅藻的检测识别工作。该人工智能硅藻自动化识别系统的结果展示模块见图3。由于计算机识别存在一定的误差，在这一步需要人工核实后出具结果（人工确认用时约5 min）。如图所示，真阳性结果标注为红色圆点，假阳性结果标注为绿色圆点。该模块结合法医学鉴定中的实际需求，不但可以直观地观察硅藻的分布情况并进行图片截取，还能够实现自动化硅藻计数。该系统对像素变化十分敏感，相较于人眼，计算机仅在400倍的光镜视野下就可以在复杂的背景中发现肉眼不易发现的组织样本中直径20μm左右的微型硅藻及硅藻碎片（图4）。

该人工智能硅藻自动化识别系统的结果展示模块见图3。由于计算机识别存在一定的误差，在这一步需要人工核实后出具结果（人工确认用时约5 min）。如图所示，真阳性结果标注为红色圆点，假阳性结果标注为绿色圆点。该模块结合法医学鉴定中的实际需求，不但可以直观地观察硅藻的分布情况并进行图片截取，还能够实现自动化硅藻计数。该系统对像素变化十分敏感，相较于人眼，计算机仅在400倍的光镜视野下就可以在复杂的背景中发现肉眼不易发现的组织样本中直径20μm左右的微型硅藻及硅藻碎片（图4）。图4 人工智能硅藻自动化识别系统识别出的小硅藻及硅藻碎片（×400)

【参考文献】：
期刊论文
[1]微波消解-扫描电镜联用法在溺死诊断中的应用[J]. 苏会芳,刘超,胡孙林,何树文,李向阳,温锦锋,刘宏,赵建.  中国法医学杂志. 2012(02)



本文编号：3264368