[發明專利]一種細胞檢測的方法和系統

在審

• 申請號: 202110483051.4
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113111879A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 范偉亞
• 申請（專利權）人: 上海睿鈺生物科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都七星天知識產權代理有限公司 51253
• 代理人: 楊永梅

1.一種細胞檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢測的細胞圖像；

利用目標識別模型對所述細胞圖像進行處理，確定所述細胞圖像的識別結果；所述目標識別模型至少包括可分離殘差卷積網絡、區域生成網絡、感興趣區域池化層和多個全連接層，所述目標識別模型的處理包括：

利用所述可分離殘差卷積網絡對所述細胞圖像進行處理，確定第一特征圖像；

利用所述區域生成網絡對所述第一特征圖像進行處理，確定候選區域；

利用所述感興趣區域池化層對所述候選區域和所述第一特征圖像進行處理，確定第二特征圖像；

利用所述多個全連接層分別對所述第二特征圖像進行處理，得到多個第三特征圖像；所述多個全連接層具備不同的神經元數量；

對所述多個第三特征圖像進行融合處理，得到第四特征圖像；

對所述第四特征圖像進行分類處理和回歸處理，確定所述識別結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個全連接層包括三個全連接層，所述三個全連接層的神經元數量分別為2048、512和128。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述區域生成網絡對所述第一特征圖像進行處理，確定候選區域，包括：

利用滑動窗口在所述第一特征圖像上進行滑動處理，確定多個第一中心點；

基于所述多個第一中心點在所述細胞圖像上進行映射處理，確定多個第二中心點；

基于預設尺寸的錨框在所述多個第二中心點中每個的位置處，生成多個候選錨框；所述預設尺寸的錨框基于所述目標識別模型的訓練數據得到；

基于所述多個第二中心點中每個的所述多個候選錨框，確定所述候選區域。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述預設尺寸的錨框基于聚類算法對所述訓練數據中的標注框的尺寸數據進行處理得到。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述聚類算法包括但不限于以下的一種或多種：K均值聚類算法、均值漂移算法和基于密度的聚類算法。

6.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述預設尺寸的錨框為面積包括8*8和16*16，且長寬比包括1:1、1:1.5和2:1所對應的錨框。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標識別模型還包括隨機失活層；所述對所述第四特征圖像進行分類處理和回歸處理，確定所述識別結果，包括：

利用所述隨機失活層對所述第四特征圖像進行處理，確定第五特征圖像；

對所述第五特征圖像進行所述分類處理和所述回歸處理，確定所述識別結果。

8.一種細胞檢測系統，其特征在于，所述系統包括：

獲取模塊，用于獲取待檢測的細胞圖像；

處理模塊，用于利用目標識別模型對所述細胞圖像進行處理，確定所述細胞圖像的識別結果；所述目標識別模型至少包括可分離殘差卷積網絡、區域生成網絡、感興趣區域池化層和多個全連接層，所述目標識別模型的處理包括：

利用所述可分離殘差卷積網絡對所述細胞圖像進行處理，確定第一特征圖像；

利用所述區域生成網絡對所述第一特征圖像進行處理，確定候選區域；

利用所述感興趣區域池化層對所述候選區域和所述第一特征圖像進行處理，確定第二特征圖像；

利用所述多個全連接層分別對所述第二特征圖像進行處理，得到多個第三特征圖像；所述多個全連接層具備不同的神經元數量；

對所述多個第三特征圖像進行融合處理，得到第四特征圖像；

對所述第四特征圖像進行分類處理和回歸處理，確定所述識別結果。

9.一種細胞檢測裝置，所述裝置包括處理器以及存儲器，所述存儲器用于存儲指令，其特征在于，所述處理器用于執行所述指令，以實現如權利要求1至7中任一項所述的細胞檢測方法對應的操作。

10.一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲計算機指令，其特征在于，所述計算機指令被處理器執行時，實現如權利要求1至7中任一項所述的細胞檢測方法對應的操作。