【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学检测，尤其涉及基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法。
技术介绍
1、现有技术在染色体医学图像处理的应用中，通常着力于在获取高分辨率图像后，尽可能保留微观细节来完成染色体的识别与定位。为实现这一目标，已有方案多先采用光照校正或亮度平衡等预处理方式，旨在将原始图像中的噪声水平降低到可接受范围，随后引入一些粗分割方法对高强度区域进行初步分离。这些方法包括多阈值筛选和局部对比度调整，以便在含有较多变异度的染色体区域中获得更完善的边界信息。
2、当分割得到候选区域后，部分现有技术会结合形态学腐蚀与膨胀操作，尝试将粘连部分断开或将破碎片段修复，从而保持染色体的整体轮廓连续性。在此基础上，一些方案还通过曲率评估或端点检测来区分染色体的臂区和端粒，并提炼出可标识关键点的形态描述符。为了提升对复杂场景的适应性，现有技术中也会用到多尺度融合的思路，将浅层细节与较深层次的整体语义信息结合，使细长或弯折的染色体能够在后续检测或分类步骤中得到较好的特征表达。
3、在对这些特征图进行进一步处理时，一部分方案会...
【技术保护点】
1.基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其特征在于，S1包括：
3.根据权利要求2所述的基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其特征在于，S2包括：
4.根据权利要求3所述的基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其特征在于，S21中通过分割评价函数最大化类间差异与最小化类内方差，确定最优分割阈值。
5.根据权利要求3所述的基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其...
【技术特征摘要】
1.基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其特征在于，s1包括：
3.根据权利要求2所述的基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其特征在于，s2包括：
4.根据权利要求3所述的基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其特征在于，s21中通过分割评价函数最大化类间差异与最小化类内方差，确定最优分割阈值。
5.根据权利要求3所述的基于形态先验融合网络的染色体图像检测与硬件加速方法，其特征在于，s23中通过曲率评估函数计算轮廓弯曲...
【专利技术属性】
技术研发人员：鲁迎春，黄苇菘，吕翔，何思辰，刘心羽，李雅嘉，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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