基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法技术

一种基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，涉及医学图像处理领域，点特征能够精确定位细胞核的位置，线特征能够描述细胞核的形状和轮廓，而面特征则提供了对细胞核区域的整体描述，综合利用了点、线和面的特征，实现了对细胞核的全面描述，增加了网络的表征能力。首先提出一个掩码优化算法模块有效的合并点特征与边界特征。其次我们引入了一种后处理方法，结合目标信息和细胞核掩码图像生成一个实例分割图像。所提出基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法中每个组件的有效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学图像处理领域，具体涉及一种基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法。

技术介绍

1、在病理学中，细胞核的形态和分布特征对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。通过准确地分割出细胞核，医生可以进行更精确的病理分析，识别细胞的异常形态和结构，从而帮助确定疾病的类型、分级和预后。此外，细胞核实例分割还可以用于评估药物对细胞和组织的影响，以及监测治疗效果。由于病理图像中细胞核的复杂性和多样性，细胞核实例分割是一项具有挑战性的任务。细胞核通常具有不规则的形状、不同的大小和颜色，并且可能存在重叠和接触现象。此外，病理图像中常常伴随着噪声、伪影和不均匀的照明，这进一步增加了分割任务的难度。

技术实现思路

1、本专利技术为了克服以上技术的不足，提供了一种提高了对细胞核实例分割的准确性的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法。

2、本专利技术克服其技术问题所采用的技术方案是：

3、一种基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，包括：

4、a)获取n张细胞核图像及其对应的标签，得到细胞本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于：步骤a)中从MoNuSeg数据集中获取n张细胞核图像及其对应的标签。

3.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于：步骤b)中将细胞核图像集Y按照7:3的比例划分为训练集P、测试集T。

4.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于，步骤c)包括如下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于，步骤e)包...

【技术特征摘要】

1.一种基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于：步骤a)中从monuseg数据集中获取n张细胞核图像及其对应的标签。

3.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于：步骤b)中将细胞核图像集y按照7:3的比例划分为训练集p、测试集t。

4.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于，步骤c)包括如下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于，步骤e)包括如下步骤：

6.根据权利要求1所述的基于多尺度特征融合的细胞核实例分割方法，其特征在于：步骤f)中利用skimage包中的peak_local_max()函数寻找特征图局部峰...

【专利技术属性】
技术研发人员：周书旺，鲁从健，舒明雷，邓邱伟，刘照阳，孙宏霞，田云龙，张宏宽，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学山东省科学院，
类型：发明
国别省市：