【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及病理切片领域，特别涉及一种基于细胞核分割模型的甲状腺病理切片细胞检测方法。
技术介绍
1、甲状腺细胞学病理切片是诊断甲状腺疾病的重要手段之一。在临床上，医生需要通过对甲状腺细胞学病理切片的观察和分析来判断病变类型、分级以及是否存在恶性肿瘤等病理信息。然而，传统的目标检测方法在处理甲状腺细胞学病理切片时存在一些挑战。
2、甲状腺细胞学病理切片中的目标通常非常小且数量庞大。传统目标检测算法在小目标检测方面表现较差，容易错过（漏检）或误识别目标（检错），影响病理诊断的准确性。此外，甲状腺细胞学病理切片通常具有高密度的目标分布。传统的目标检测算法在大量高密度目标的情况下容易发生目标遮挡、重叠和错位等问题，导致目标检测的准确性下降。
3、传统的深度学习方法是近年来在目标检测领域取得突破性进展的方法。它通过训练神经网络来自动学习图像中的特征，并进行目标检测。在甲状腺细胞学病理切片中，通过使用卷积神经网络（cnn）来识别目标细胞。一种常用的深度学习模型是yolo系列模型，通过训练yolo模型，可以实现对甲状腺细胞...
【技术保护点】
1.一种基于细胞核分割模型的甲状腺病理切片细胞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于细胞核分割模型的甲状腺病理切片细胞检测方法，其特征在于，步骤B中，所述图像块从RGB转换到HSV颜色空间，然后提取待过滤颜色区间，得到待过滤颜色的掩膜，对待过滤颜色的掩膜做逻辑取反操作，最后与步骤C中得到的预测概率图进行逻辑“与”运算，即过滤掉该颜色以及黑色杂质。
3.根据权利要求2所述基于细胞核分割模型的甲状腺病理切片细胞检测方法，其特征在于，所述提取待过滤颜色区间是通过设定待过滤颜色的H、S及V阈值来完成。
4.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于细胞核分割模型的甲状腺病理切片细胞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于细胞核分割模型的甲状腺病理切片细胞检测方法，其特征在于，步骤b中，所述图像块从rgb转换到hsv颜色空间，然后提取待过滤颜色区间，得到待过滤颜色的掩膜，对待过滤颜色的掩膜做逻辑取反操作，最后与步骤c中得到的预测概率图进行逻辑“与”运算，即过滤掉该颜色以及黑色杂质。
3.根据权利要求2所述基于细胞核分割模型的甲状腺病理切片细胞检测方法，其特征在于，所述提取待过滤颜色区间是通过设定待过滤颜色的h、s及v阈值来完成。
4.根据权利要求1所述基于细胞核分割模型的甲状腺病理切片细胞检测方法，其特征在于，所述n-set1中的轮廓是否符合“小目标”的范围，根据病理医生经验设计简单规则来进行判断。
5.根据权利要求1所述基于细胞核分割模型的甲状腺病理切片细胞检测方法，其特征在于，所述细胞核分割模型，输入图片首先经过两个“conv3+bn”的操作提取初级特征，其中conv3表示3×3的卷积，bn表示批归一化操作；接着，在深度方向进一步分别经过2个、1个、9个、1个“separableconv+...
【专利技术属性】
技术研发人员：娄缘铮，朱火彪，苏永健，李胜男，潘威君，尚滨，彭铃淦，
申请(专利权)人：广州锟元方青医疗科技有限公司，
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。