一种蛋白质图像分类方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种蛋白质图像分类方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取原始蛋白质图像，根据所述原始蛋白质图像生成待分类蛋白质图像；将所述待分类蛋白质图像输入至预先训练好的蛋白质分类模型中，获得所述蛋白质分类模型输出的分类结果；根据所述分类结果确定所述原始蛋白质图像的类别。本发明专利技术实施例提供的蛋白质图像分类方法能够自动确定蛋白质图像的类别，提高蛋白质类别确定的准确性。

A protein image classification method, device, equipment and medium

【技术实现步骤摘要】
一种蛋白质图像分类方法、装置、设备及介质
本专利技术实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种蛋白质图像分类方法、装置、设备及介质。
技术介绍
蛋白质图谱旨在利用各种组学技术(包括抗体成像、基于质谱的蛋白质组学、转录组学和系统生物学)来绘制细胞、组织和器官中的所有人类蛋白质。可视化细胞中蛋白质的图像通常用于生物医学研究，然而，由于高通量显微镜的进步，这些蛋白质图像的生成速度远远超过人工评估的速度。因此，对于自动化生物医学图像分析以加速对人类细胞和疾病的理解，需要比以往更大的需求。在蛋白质图像分析中，如何准确的自动确定蛋白质图像的类别是一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种蛋白质图像分类方法、装置、设备及介质，以实现准确、自动的确定蛋白质图像的类别。第一方面，本专利技术实施例提供了一种蛋白质图像分类方法，包括：获取原始蛋白质图像，根据所述原始蛋白质图像生成待分类蛋白质图像；将所述待分类蛋白质图像输入至预先训练好的蛋白质分类模型中，获得所述蛋白质分类模型输出的分类结果；根据所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种蛋白质图像分类方法，其特征在于，包括：/n获取原始蛋白质图像，根据所述原始蛋白质图像生成待分类蛋白质图像；/n将所述待分类蛋白质图像输入至预先训练好的蛋白质分类模型中，获得所述蛋白质分类模型输出的分类结果；/n根据所述分类结果确定所述原始蛋白质图像的类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种蛋白质图像分类方法，其特征在于，包括：
获取原始蛋白质图像，根据所述原始蛋白质图像生成待分类蛋白质图像；
将所述待分类蛋白质图像输入至预先训练好的蛋白质分类模型中，获得所述蛋白质分类模型输出的分类结果；
根据所述分类结果确定所述原始蛋白质图像的类别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始蛋白质图像包括四个染色图像，所述染色图像为三通道图像，所述染色图像包括第一染色图像、第二染色图像、第三染色图像和第四染色图像，所述根据所述原始蛋白质图像生成待分类蛋白质图像，包括：
从所述第一染色图像中选取第一通道图像，从所述第二染色图像中选取第二通道图像，从所述第三染色图像中选取第三通道图像，以及从所述第四染色图像中选取第四通道图像，将所述第一通道图像、所述第二通道图像、所述第三通道图像和所述第四染色图像合并生成所述待分类蛋白质图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待分类蛋白质图像输入至预先训练好的蛋白质分类模型中，获得所述蛋白质分类模型输出的分类结果，包括：
将所述待分类蛋白质图像转化为至少两个尺度的转化蛋白质图像；
将所述转化蛋白质图像分别输入至与所述转化蛋白质图像尺度对应的蛋白质分类模型中，获得所述蛋白质分类模型输出的分类结果。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类结果确定所述原始蛋白质图像的类别，包括：
将不同尺度对应的蛋白质分类模型输出的分类结果融合，根据融合结果确定所述待分类蛋白质图像的类别。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述融合结果包括各类别对应的概率值，所述根据融合结果确定所述待分类蛋白质图像的类别，包括：
针对每个所述类别，将所述类别的概率值与所述类别的阈值进行比对；
若所述类别的概率值不小于所述类别的阈值，则将所述类别作为所述待分类蛋白质图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：李传朋，董慧智，
申请(专利权)人：上海极链网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31