[發明專利]基于深度語義分割的真菌顯微圖像分割檢測方法及系統

有效

• 申請號: 201810866455.X
• 申請日: 2018-08-01
• 公開（公告）號: CN110807754B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 劉越;呂曉華;曾紹群;田靚;程勝華;陳知行
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智;曹葆青

1.一種基于深度語義分割的真菌顯微圖像分割檢測方法，其特征在于，包括：

采集N幅真菌顯微圖像，剔除在所述N幅真菌顯微圖像中整幅全是黑色背景的圖像得到剩余圖像，并標注出所述剩余圖像中的陽性區域得到標注圖像，N為正整數；

依據所述標注圖像的信息對所述剩余圖像和所述標注圖像進行切片，生成所需的訓練數據集，包括：

確定訓練數據的標準尺寸；

對于剩余圖像中不含陽性結構的第一目標圖像，提取所述第一目標圖像中的前景圖像，并在所述前景圖像中隨機取若干個點，以取出的各點為中心，在所述第一目標圖像中截取所述標準尺寸大小的圖像，作為第一訓練數據，同時生成若干張像素值為全0的所述標準尺寸大小的圖像，作為所述第一訓練數據的監督標簽；

對于剩余圖像中含陽性結構的第二目標圖像，對于所述第二目標圖像中的致病相區域，在所述第二目標圖像對應的標注圖像中的高亮區域中隨機選取若干個點，以選取的各點的坐標為中心坐標，在所述第二目標圖像中截取尺寸為所述標準尺寸大小的圖像，作為第二訓練數據，在所述第二目標圖像對應的標注圖像中截取尺寸為所述標準尺寸大小的圖像，作為所述第二訓練數據的監督標簽；

對于所述第二目標圖像中的非致病相區域，提取所述第二目標圖像的前景圖像，根據所述第二目標圖像對應的標注圖像的標記信息將所述第二目標圖像的前景圖像中的致病相前景區域去除，在剩下的前景區域中隨機取若干個點，以選取的各點的坐標為中心坐標，在所述第二目標圖像中截取尺寸為所述標準尺寸大小的圖像，作為第三訓練數據，在所述第二目標圖像對應的標注圖像中截取尺寸為所述標準尺寸大小的圖像，作為所述第三訓練數據的監督標簽；

由所述第一訓練數據及其監督標簽、所述第二訓練數據及其監督標簽及所述第三訓練數據及其監督標簽構成訓練數據集；

以殘差網絡和空洞卷積模塊為網絡的主體骨架構建深度卷積神經網絡模型，讀取所述訓練數據集訓練生成用于分割檢測的目標模型，以使用所述目標模型對待檢測真菌顯微圖像進行識別得到所述待檢測真菌顯微圖像的真菌致病相的分割結果，包括：

以殘差網絡和空洞卷積模塊為網絡的主體骨架構建深度卷積神經網絡；

在所述深度卷積神經網絡的輸出分別接第一空洞卷積模塊、第二空洞卷積模塊、第三空洞卷積模塊和普通卷積模塊，其中，三個空洞卷積模塊的采樣率互不相同，共同構成了空洞卷積空間金字塔結構；

將各個采樣率下的空洞卷積模塊和普通卷積模塊的輸出連接整合，然后通過升采樣得到所述深度卷積神經網絡的輸出；

對于所述深度卷積神經網絡的每次迭代訓練，從所述訓練數據集中隨機讀取若干個訓練數據及其對應的監督標簽，輸入所述深度卷積神經網絡中進行訓練，經過多輪迭代直至所述深度卷積神經網絡收斂后保存訓練的權值，從而得到用于分割檢測的目標模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述目標模型對待檢測真菌顯微圖像進行識別得到所述待檢測真菌顯微圖像的真菌致病相的分割結果，包括：

將待檢測真菌顯微圖像使用冗余切片的方式切分，并采用所述目標模型分別對各切片進行識別，生成每張切片的預測概率分布圖；

由各切片的預測概率分布圖拼接重建所述待檢測真菌顯微圖像的預測熱值圖，并依據所述預測熱值圖分割所述待檢測真菌顯微圖像，得到所述待檢測真菌顯微圖像的真菌致病相的分割結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將待檢測真菌顯微圖像使用冗余切片的方式切分，包括：

將待檢測真菌顯微圖像使用冗余切片的方式切分得到若干幅w*w的切片圖像，其中，每次切分截取的正方形邊長為w，截取步進為d，兩次截取的混疊區域尺寸為s×w，s＝w-d。