[發(fā)明專利]一種熒光原位雜交細胞核分割方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010815601.3 | 申請日: | 2020-08-14 |
| 公開(公告)號: | CN112070722A | 公開(公告)日: | 2020-12-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 劉劍飛 | 申請(專利權)人: | 廈門驍科碼生物科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 361000 福建省廈門市湖里區(qū)安嶺路*** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 熒光 原位雜交 細胞核 分割 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種熒光原位雜交細胞核分割方法,其特征在于,所述分割方法包括如下步驟:
利用訓練后的linknet網(wǎng)絡對熒光原位雜交細胞圖像進行分割,獲得分割后的熒光原位雜交細胞圖像;
利用訓練后的U-net網(wǎng)絡對分割后的熒光原位雜交細胞圖像進行細胞中心點識別,獲得細胞中心點概率圖;
根據(jù)所述分割后的熒光原位雜交細胞圖像和所述細胞中心點概率圖,確定分割后的熒光原位雜交細胞圖像中細胞中心點的數(shù)量大于1的獨立區(qū)域為黏連區(qū)域;
根據(jù)黏連區(qū)域在細胞中心點概率圖中的細胞中心點的數(shù)量和分布,采用分水嶺算法對黏連區(qū)域進行二次分割。
2.根據(jù)權利要求1所述的熒光原位雜交細胞核分割方法,其特征在于,訓練后的linknet網(wǎng)絡包括:編碼器和解碼器;
所述編碼器包括兩個卷積層、三個殘差模塊,兩個所述卷積層分別為第一卷積層和第二卷積層,三個所述殘差模塊分別為第一殘差模塊、第二殘差模塊和第三殘差模塊,所述第一卷積層、所述第二卷積層、所述第一殘差模塊、所述第二殘差模塊和所述第三殘差模塊依次連接;
所述解碼器包括三個上采樣模塊和三個卷積層,三個所述上采樣模塊分別為第一上采樣模塊、第二上采樣模塊和第三上采樣模塊,三個所述卷積層分別包括第三卷積層、第四卷積層和第五卷積層;
所述第一上采樣模塊的輸入端與所述第三殘差模塊的輸出端連接,所述第一上采樣模塊的輸出端與所述第二上采樣模塊的第一輸入端連接,所述第一上采樣模塊用于對所述第三殘差模塊的輸出圖像進行卷積操作;所述第二上采樣模塊的第二輸入端與所述第二殘差模塊的輸出端連接,所述第二上采樣模塊的輸出端與所述第三上采樣模塊的第一輸入端連接,所述第二上采樣模塊用于對所述第二殘差模塊的輸出圖像和所述第一上采樣模塊的輸出圖像進行相加操作后,對相加操作結果進行卷積操作;所述第三上采樣模塊的第二輸入端與所述第一殘差模塊的輸出端連接,所述第三上采樣模塊的輸出端與所述第三卷積層的輸入端連接,所述第三上采樣模塊用于對所述第一殘差模塊的輸出圖像和所述第二上采樣模塊的輸出圖像進行相加操作后,對相加操作結果進行卷積操作;所述第三卷積層的輸出端與所述第四卷積層的輸入端連接,所述第四卷積層的輸出端與所述第五卷積層的輸入端連接。
3.根據(jù)權利要求2所述的熒光原位雜交細胞核分割方法,其特征在于,所述殘差模塊包括第六卷積層、第七卷積層和加法器;
所述第六卷積層的輸出端與所述第七卷積層的輸入端連接,所述第七卷積層的輸出端與所述加法器的第一輸入端連接,所述第六卷積層的輸入端與所述加法器的第二輸入端連接,所述第六卷積層的輸入端作為所述殘差模塊的輸入端,所述加法器的輸出端作為所述殘差模塊的輸出端。
4.根據(jù)權利要求2所述的熒光原位雜交細胞核分割方法,其特征在于,所述利用訓練后的linknet網(wǎng)絡對熒光原位雜交細胞圖像進行分割,獲得分割后的熒光原位雜交細胞圖像,之前還包括:
獲取多個熒光原位雜交細胞圖像樣本,并對熒光原位雜交細胞圖像樣本進行人工分割,建立包括熒光原位雜交細胞圖像樣本和人工分割結果的訓練樣本的第一訓練樣本集;
采用Xaviers初始化linknet網(wǎng)絡;
將BCE損失函數(shù)作為linknet網(wǎng)絡的目標損失函數(shù),利用所述第一訓練樣本集對初始化后的linknet網(wǎng)絡進行訓練,直到linknet網(wǎng)絡的目標損失函數(shù)的值小于第一預設閾值,輸出訓練后的linknet網(wǎng)絡。
5.根據(jù)權利要求1所述的熒光原位雜交細胞核分割方法,其特征在于,所述利用訓練后的U-net網(wǎng)絡對分割后的熒光原位雜交細胞圖像進行細胞中心點識別,獲得細胞中心點概率圖,之前還包括:
獲取多個熒光原位雜交細胞圖像樣本,并對熒光原位雜交細胞圖像樣本采用人工的方式進行細胞中心點識別與標識,建立包括熒光原位雜交細胞圖像樣本和人工識別結果的訓練樣本的第二訓練樣本集;
將Dice損失函數(shù)作為U-net網(wǎng)絡的目標損失函數(shù),利用所述第二訓練樣本集對U-net網(wǎng)絡進行訓練,直到U-net網(wǎng)絡的目標損失函數(shù)的值小于第二預設閾值,輸出訓練后的U-net網(wǎng)絡。
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