细胞分类方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种细胞分类方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取低倍玻片图像；通过图像预测模型将所述低倍玻片图像转换成高倍玻片图像；通过目标检测算法从所述高倍玻片图像提取单个目标细胞为目标细胞图像；通过细胞分类模型对所述目标细胞图像进行分类。本发明专利技术实施例通过获取低倍玻片图像即可实现对扫描获得的细胞图像进行自动搜索、识别、标记和定位单个血细胞，并根据其形态特点进行分类，操作方式简单，节省了细胞分类时间，提高了血细胞分析效率。

【技术实现步骤摘要】
细胞分类方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术实施例涉及细胞分析
，尤其涉及一种细胞分类方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，对血细胞进行形态分析，主要分为两种途径：人工镜检和血细胞形态分析仪。前者的一般流程为：将制作好的血细胞涂片置于光学显微镜下，先在低倍镜(10X，40X)下选择观察视野，寻找目标细胞；然后手动在涂片上加油，切换高倍镜(100X)，手动涂油，在油镜下调焦；最后进行目标细胞形态观察和人工计数。后者则是仿照和全自动化实现人工镜检的操作流程，实现细胞分类。不管上述哪一种分析途径，细胞成像都依赖于油镜。而依赖于油镜的分析方法，存在调整高倍镜头、浸油等繁琐操作，这使得当前的数字病理扫描仪无法快速生成高分辨率图像，使得血细胞分析耗时长、效率低。此外，由于高倍镜分辨率高，使得扫描仪感光视野范围小，单次扫描的细胞数量很少。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种细胞分类方法、装置、电子设备及存储介质，以降低血细胞分析的操作时间，提高分析效率。第一方面，本专利技术实施例提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种细胞分类方法，其特征在于，包括：/n获取低倍玻片图像；/n通过图像预测模型将所述低倍玻片图像转换成高倍玻片图像；/n通过目标检测算法从所述高倍玻片图像提取单个目标细胞为目标细胞图像；/n通过细胞分类模型对所述目标细胞图像进行分类。/n

【技术特征摘要】
1.一种细胞分类方法，其特征在于，包括：
获取低倍玻片图像；
通过图像预测模型将所述低倍玻片图像转换成高倍玻片图像；
通过目标检测算法从所述高倍玻片图像提取单个目标细胞为目标细胞图像；
通过细胞分类模型对所述目标细胞图像进行分类。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取低倍玻片图像包括：
通过低倍镜的干镜扫描获取低倍玻片图像。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过图像预测模型将所述低倍玻片图像转换成高倍玻片图像之前，还包括：
获取多个样本玻片的低倍样本玻片图像和高倍样本玻片图像，所述高倍样本玻片图像包括第一分辨率；
对当前输入深度学习模型的低倍样本玻片图像进行多次卷积和多次降采样训练，得到降采样玻片图像；
对所述降采样玻片图像进行多次升采样重建训练，得到升采样图像，所述升采样图像包括第二分辨率；
将所述升采样图像的第二分辨率与对应的所述高倍样本玻片图像的第一分辨率的误差反馈至所述深度学习模型，以使所述深度学习模型对模型参数进行调整，并将另一个低倍样本玻片图像作为当前输入的低倍样本玻片图像，返回对当前输入的低倍样本玻片图像进行多次卷积和多次降采样训练的步骤，直至所述第二分辨率与所述第一分辨率的误差符合预设阈值，得到图像预测模型。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过目标检测算法从所述高倍玻片图像提取单个目标细胞为目标细胞图像包括：
通过目标检测算法从所述高倍玻片图像提取属于目标细胞大类的目标区域图像；
对所述目标区域图像中的目标细胞进行定位，得到细胞坐标；
以所述细胞坐标为中心，在所述目标区域图像上裁切一个能够包含对应目标细胞的图像区域，形成对应的目标细胞图像。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过目标检测算法从所述高倍玻片图...

【专利技术属性】
技术研发人员：高毅，黄浩梵，赵钢，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44