基于边缘监督网络的端到端染色体实例分割制造技术

本发明专利技术针对端到端染色体实例分割交叉、重叠情况分割导致的过分割、欠分割问题，提出了一种染色体实例分割框架ESNet。以Mask R

【技术实现步骤摘要】
基于边缘监督网络的端到端染色体实例分割


[0001]本专利技术涉及医学影像分割领域，解决染色体中期图像中染色体重叠、交叉分割问题，具体提出一种边缘监督网络来解决此问题。

技术介绍

[0002]众所周知，人类健康细胞内有46条染色体其中44条常染色体，2条性染色体(男性为XY，女性为XX)，携带遗传信息。染色体形态畸变和数量异常会导致各种疾病，如新生儿严重的出生缺陷等。核型分析以分裂中期染色体为研究对象，借助染色体显带技术对染色体进行显色、分割、识别、编号，已成为新生儿染色体疾病诊断的黄金标准之一。可见，核型分析首先需要分离出每个独立的染色体，这是后续识别、编号操作的重要基础。但通常获得的染色体图像均存在个体交叉、重叠以及杂质干扰等复杂情况，因此，精准的染色体图像分割已成为核型分析中不可或缺的一步。和自然图像分割不同，染色体图像的分割存在如下两大挑战：1)染色体非刚性。染色体是一种非刚性的物质，其多以弯曲状态游离存在于人体细胞核中，造成染色体的多姿态复杂性，给染色体分割任务带来困难。2)多簇性。由于染色体是以游离的状态分布于细胞核中，这就导致染色本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于边缘监督网络的染色体实例分割，其特征在于，包括：(1)对染色体图像进行预处理：(1a)将染色体图像放缩到800
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3；(1b)生成对应的定位、类别、分割标签向量(2)构建染色体定位增强策略：(2a)将Focal loss作为染色体分类的损失函数；(2b)将Soft
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NMS作为染色体定位框后处理方式(3)构建空间注意力模块：(3a)将输入特征图分别经过卷积操作分别获得获得Key、Value、Query特征；(3b)将Key和Query特征进行矩阵乘法操作，再通过Softmax进行归一化操作，获得Weigt特征；(3c)将Weight与Value特征进行矩阵乘法操作，获取新的特征；(3d)将(3c)获取的特征与输入特征进行元素对应的矩阵加法操作，再经过一次最大池化，减小输出特征图的分辨率，获得最终的输出特征(4)构建特征融合模块：(4a)将染色体边缘特征经过两层Res模块；(4b)将染色体分割特征与染色体边缘特征进行特征拼接操作，获得最终的染色体分割特征(5)构建染色体边缘监督分支：(5a)在基础网络的基础上来构建边缘分割分支，来输出染色体边缘分割掩码，同时通过特征融合模块，将获取的染色体边缘信息融入到染色体分割特征中。(6)构建ESNet网络：(6a)本发明基于Mask R
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CNN，通过构建定位增强策略、空间注意力模块、特征融合模块和染色体边缘割分支来完成对ESNet网络搭建(7)对ESNet网络进行训练。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3a)中卷...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘辉，李秀宇，张林，范心宇，吴闯，黄涛，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：