【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体地指一种基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统及装置。
技术介绍
1、细胞面积是评估细胞分裂均衡度的一组基本但重要的评估指标。细胞面积往往能反映细胞大小，通过对比各细胞的面积能基本体现细胞大小的差距，实现对细胞均衡度的评估。培养箱不仅可为细胞提供稳定的体外培养环境，其同时具备周期性不断获取细胞分裂的全过程图像。结合培养箱中记录的细胞拍照时间，细胞学家需要根据自身的细胞评估经验对每一张细胞图像进行判别，获取细胞的分裂均衡度，大大地增加了细胞学家的工作量，因此，如何借助于计算机视觉方法，辅助细胞学家快速地检测细胞分裂过程中的均衡度具有十分重要的研究意义。目前，虽然存在一些图像分割的方法来计算细胞的面积以评估细胞分裂均衡度。然而，细胞分裂均衡度的智能预测在实际应用中仍存在以下问题：
2、(1)图像中的细胞形状大多为椭圆，但是各细胞的方向具有不确定性，如果不能很好的描述细胞的方向信息，会给细胞的识别带来一定误差，同时影响后续评估；
3、(2) 使用神经网络方法检测细胞图像，统计细胞面积，根据各细胞的面积比值可以量化细胞分裂的均衡度。但是由于细胞分裂过程中细胞之间往往会存在重叠现象，导致拍摄图像中的细胞暴露不完全，不能准确统计细胞面积，导致均衡度评估存在误差。
技术实现思路
1、本专利技术针对上述现有技术的不足之处，提出一种基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统及装置，通过增加细胞方向的额外描述以及增强对重叠细胞的检测以提高细胞均衡度的评估准确
2、为实现上述目的，本专利技术设计的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特殊之处在于，包括检测框提取模块和均衡度评估模块；
3、所述矩形检测框提取模块：用于通过旋转目标检测网络检测图像中细胞矩形检测框的位置信息，输出带有方向信息的细胞矩形检测框的坐标；
4、所述均衡度评估模块：用于根据所述细胞矩形检测框的坐标拟合细胞，并根据拟合得到的细胞面积大小，对细胞分裂均衡度进行评估。
5、进一步地，所述矩形检测框提取模块中的旋转目标检测网络包括特征提取模块、区域候选网络、区域池化网络和分类网络。
6、更进一步地，所述旋转目标检测网络的构建过程包括：
7、a. 收集细胞分裂全过程中的细胞图像，标注每一张图像中代表细胞的旋转矩形框坐标，将标注好的图像划分为训练集、验证集和测试集；
8、b. 采用标注的训练集对模型进行训练；
9、c. 根据模型在验证集上的准确率变化，调整模型的超参数，最终保存在测试集上表现最佳的网络模型；
10、d. 运用保存的模型检测拍摄的图像，输出对图像各细胞旋转矩形检测框的预测结果。
11、更进一步地，所述旋转目标检测网络在训练过程中引入互斥损失；对于检测到的两个重叠细胞和，所述旋转目标检测网络分别输出对应的检测框和，互斥损失使得检测框和检测框尽可能远离：
12、
13、，
14、其中，i和j为检测框的序号，表示两个检测框和的交并比，为调整互斥损失敏感度的平滑参数，x表示检测框的交并比的值。
15、更进一步地，所述均衡度评估模块包括细胞面积计算模块和均衡度评估模块。
16、更进一步地，所述细胞面积计算模块根据矩形框的坐标，计算用于拟合细胞面积的长和宽，将矩形框的长和宽视为椭圆的长轴和短轴，按照椭圆面积公式拟合得到细胞面积。
17、更进一步地，所述细胞面积计算模块通过下式计算细胞面积：
18、
19、式中，表示第i个细胞矩形框对应的细胞面积，和分别表示第i个细胞矩形框的长和宽。
20、更进一步地，所述均衡度评估模块通过下式计算细胞分裂均衡度指数b：
21、
22、式中，n为细胞总数，为细胞面积的平均值。
23、更进一步地，所述均衡度评估模块根据细胞均衡度指数输出评估结果：当b大于阈值时，输出细胞分裂不均衡，否则输出细胞分裂均衡。
24、本专利技术还提出一种装置，包括：
25、至少一个处理器；以及，
26、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
27、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统。
28、本专利技术的有益效果在于：
29、1）本专利技术通过运用能够输出带有方向信息的旋转目标检测网络，在检测细胞大小的同时检测细胞方向，更好的让矩形框贴合细胞，提升细胞面积统计的精确度；
30、2）本专利技术在旋转目标检测网络中额外引入互斥损失，降低重叠细胞对于彼此在检测中的影响，增加重叠细胞的检测框坐标精度，提升准确性；
31、3）本专利技术根据模型预测的细胞矩形框坐标拟合细胞面积的长和宽，以实现细胞面积的合理计算。
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1.一种基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：包括检测框提取模块和均衡度评估模块；
2.根据权利要求1所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述矩形检测框提取模块中的旋转目标检测网络包括特征提取模块、区域候选网络、区域池化网络和分类网络。
3.根据权利要求2所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述旋转目标检测网络的构建过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述旋转目标检测网络在训练过程中引入互斥损失；对于检测到的两个重叠细胞和，所述旋转目标检测网络分别输出对应的检测框和，互斥损失使得检测框和检测框尽可能远离：
5.根据权利要求1所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述均衡度评估模块包括细胞面积计算模块和均衡度评估模块。
6.根据权利要求5所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述细胞面积计算模块根据矩形框的坐标，计算用于拟合细胞面积的长和宽，将矩形框的长和宽视为椭圆的长轴和短轴，按照椭圆
7.根据权利要求6所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述细胞面积计算模块通过下式计算细胞面积：
8.根据权利要求6所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述均衡度评估模块通过下式计算细胞分裂均衡度指数B：
9.根据权利要求8所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述均衡度评估模块根据细胞均衡度指数输出评估结果：当B大于阈值时，输出细胞分裂不均衡，否则输出细胞分裂均衡。
10.一种装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：包括检测框提取模块和均衡度评估模块；
2.根据权利要求1所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述矩形检测框提取模块中的旋转目标检测网络包括特征提取模块、区域候选网络、区域池化网络和分类网络。
3.根据权利要求2所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述旋转目标检测网络的构建过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述旋转目标检测网络在训练过程中引入互斥损失；对于检测到的两个重叠细胞和，所述旋转目标检测网络分别输出对应的检测框和，互斥损失使得检测框和检测框尽可能远离：
5.根据权利要求1所述的基于目标检测的细胞分裂均衡度评估系统，其特征在于：所述均衡度评估模块包括细胞面积计...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔宇杰，谭威，陈长胜，彭松林，云新，熊祥，
申请(专利权)人：武汉互创联合科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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