【技术实现步骤摘要】
模型的训练及使用方法、装置、检测仪、存储介质
[0001]本申请涉及医疗器械
，尤其涉及一种模型的训练及使用方法、装置、检测仪、存储介质。
技术介绍
[0002]目前，医学领域的生物体对象（如细胞）检测技术，通常采用人工的方式进行检测，称之为人工镜检。例如，医生将包含有生物样本的玻片放置在显微镜下，人工观察生物样本中细胞的类型等。人工镜检需要医生等专业人员通过长时间的积累经验才能有较好的识别能力，无法有效保证识别的准确性；而且，人工镜检操作繁琐、耗时耗力，检测识别的效率低。
[0003]因此如何提高生物体对象检测识别的准确性和效率成为亟需解决的问题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种模型的训练及使用方法、装置、检测仪、存储介质，可以提高生物体对象检测识别的准确性和效率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种神经网络模型的训练方法，包括：获取已进行生物体对象标注的显微图像数据，所述显微图像数据包括染色图像和未染色图像；从所述染色图像和所述未染色图像中提取生物体对象的图...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括：获取已进行生物体对象标注的显微图像数据，所述显微图像数据包括染色图像和未染色图像；从所述染色图像和所述未染色图像中提取生物体对象的图像，得到染色生物体对象图像和未染色生物体对象图像；根据所述染色生物体对象图像对应的颜色信息对所述未染色生物体对象图像进行颜色转换，得到所述未染色生物体对象图像对应的着色生物体对象图像，所述染色生物体对象图像和所述着色生物体对象图像组成生物体对象图像集合；从所述生物体对象图像集合随机选取一个或多个生物体对象图像，将所述生物体对象图像融合在显微图像上得到样本图像；将多个所述样本图像输入神经网络模型进行模型训练，得到训练好的神经网络模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述染色生物体对象图像对应的颜色信息对所述未染色生物体对象图像进行颜色转换，得到所述未染色生物体对象图像对应的着色生物体对象图像，包括：将所述未染色生物体对象图像从RGB颜色空间转换至HSV颜色空间，并根据所述染色生物体对象图像对应的颜色信息对所述未染色生物体对象图像的HSV颜色空间的H分量进行调整；将调整过H分量的所述未染色生物体对象图像从HSV颜色空间转换至RGB颜色空间，获得所述着色生物体对象图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述染色生物体对象图像对应的颜色信息对所述未染色生物体对象图像进行颜色转换，得到所述未染色生物体对象图像对应的着色生物体对象图像，包括：获取所述未染色生物体对象图像的RGB颜色空间对应的R分量、G分量和B分量；根据所述染色生物体对象图像对应的颜色信息对所述R分量、所述G分量和所述B分量进行调整，获得所述着色生物体对象图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述染色生物体对象图像和所述着色生物体对象图像之间的色调差低于预设阈值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述生物体对象图像集合随机选取一个或多个生物体对象图像，将所述生物体对象图像融合在显微图像上得到样本图像，包括：获取显微图像在x方向和y方向的梯度、以及选取的一个或多个生物体对象图像在x方向和y方向的梯度；根据所述显微图像在x方向和y方向的梯度、以及所述一个或多个生物体对象图像在x方向和y方向的梯度，获得融合图像数据，并根据所述融合图像数据生成所述样本图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述生物体对象图像集合随机选取一个或多个生物体对象图像，将所述生物体对象图像融合在显微图像上得到样本图像，包括：获取显微图像对应的第一权重值、以及选取的一个或多个生物体对象图像对应的至少一个第二权重值；
根据所述第一权重值和至少一个所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓康，许德鹏，张裕剑，刘剑，
申请(专利权)人：深圳市瑞图生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。