病理图的细胞核检测方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

本申请提供一种病理图的细胞核检测方法、装置、存储介质和计算机设备。方法包括：获取病理图样本集；对病理图样本集的各个样本病理图的细胞核进行点标注，得到点标签样本集；点标签样本集包括根据预设的标记比例对细胞核标注得到的多个点标签；对各个点标签的细胞核进行深聚类分类，得到点标签样本集中各个点标签的细胞核的深聚类标签；根据点标签样本集的位置标签、种类标签和深聚类标签训练初始神经网络，得到细胞检测神经网络；将待检测病理图输入细胞检测神经网络，得到待检测病理图的细胞核的位置结果、种类结果和深聚类结果。本申请可以节省标记训练样本集的细胞核耗费的时间。可以节省标记训练样本集的细胞核耗费的时间。可以节省标记训练样本集的细胞核耗费的时间。

【技术实现步骤摘要】
病理图的细胞核检测方法、装置、存储介质和计算机设备


[0001]本申请涉及细胞核检测的
，具体涉及一种病理图的细胞核检测方法、装置、存储介质和计算机设备。

技术介绍

[0002]在现有的相关技术中，已经开始通过深度学习算法对病理图进行细胞检测和分类。但是，在构建细胞检测模型的过程中，需要的样本集是通过专业的医护人员对病理图中的细胞进行标记，十分耗费医护人员的人力资源和时间。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种病理图的细胞核检测方法、装置、存储介质和计算机设备，可以节省医护人员对训练样本集的病理图的细胞核进行标记耗费的时间，节省了医护人员的人力资源，也提高了训练样本集的获取效率。
[0004]本申请实施例的第一方面提供了一种病理图的细胞核检测方法，包括：
[0005]获取病理图样本集，所述病理图样本集包括多个样本病理图，每个所述样本病理图包括多个多类别细胞；
[0006]对所述病理图样本集的各个样本病理图的细胞核进行点标注，得到点标签样本集；其中，所述点标签本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种病理图的细胞核检测方法，其特征在于，包括：获取病理图样本集，所述病理图样本集包括多个样本病理图，每个所述样本病理图包括多个多类别细胞；对所述病理图样本集的各个样本病理图的细胞核进行点标注，得到点标签样本集；其中，所述点标签样本集包括根据预设的标记比例对细胞核标注得到的多个点标签，每个点标签包括细胞核对应的像素点，以及细胞核的位置标签和细胞核的种类标签；对各个点标签的细胞核进行深聚类分类，得到所述点标签样本集中各个点标签的细胞核的深聚类标签；根据所述点标签样本集的位置标签、种类标签和所述深聚类标签训练初始神经网络，得到细胞检测神经网络；将待检测病理图输入所述细胞检测神经网络，得到所述待检测病理图的细胞核的位置结果、种类结果和深聚类结果。2.根据权利要求1所述的病理图的细胞核检测方法，其特征在于，所述初始神经网络包括特征提取器、位置检测分支、种类检测分支和深聚类检测分支；所述根据所述点标签样本集的所述位置标签、所述种类标签和所述深聚类标签训练初始神经网络，得到细胞检测神经网络的步骤，包括：通过所述特征提取器，提取所述点标签样本集的细胞核特征；根据所述细胞核特征和所述位置标签训练所述位置检测分支；根据所述细胞核特征和所述种类标签训练所述种类检测分支；根据所述细胞核特征和所述深聚类标签训练所述深聚类检测分支；根据所述特征提取器、训练后的所述位置检测分支、训练后的所述种类检测分支，以及训练后的所述深聚类检测分支得到所述细胞检测神经网络。3.根据权利要求1所述的病理图的细胞核检测方法，其特征在于，所述对所述病理图样本集的各个样本病理图的细胞核进行点标注，得到点标签样本集的步骤，包括：根据预设的标记比例对对所述病理图样本集的各个样本病理图的细胞核进行点标注，得到所述多个点标签；对各个点标签进行扩充，将扩充后的所述多个点标签确定为点标签样本集。4.根据权利要求1所述的病理图的细胞核检测方法，其特征在于：所述点标签样本集包括不同标记比例的多个点标签样本图，每个所述点标签样本图包括至少一个所述点标签。5.根据权利要求4所述的病理图的细胞核检测方法，其特征在于：所述多个点标签样本图的标记比例在5％到50％之间。6.根据权利要求3所述的病理图的细胞核检测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吉雁鸿，薛凯文，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：