申请/专利权人：广州锟元方青医疗科技有限公司

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117523205A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06N3/0464;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/69

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明公开了少样本ki67多类别细胞核的分割识别方法，包括以下步骤：人工采集并标注ki67典型样本，然后输入到YOLOV5细胞核识别模型进行识别；同时，STARTDIST模型分割ki67细胞核的外轮廓；对现有的未注样本使用YOLOV5细胞核识别模型和STARTDIST模型得到分割分类标注信息进行预先标注得到需要的训练数据；对多分类的STARDIST模型进行训练后进行分类；训练迭代模型；清洗数据。本发明使用少量样本训练的检测器,实现细胞核类型识别；采用强分割器获取细胞核定位和轮廓；通过少量人工标注样本进行模型调优和错误修正。该方案突破了现有分割与分类方法对样本量的依赖,实现了少样本下的Ki67图像多类别细胞核精准分割与分类,具有重要的技术进步意义。

主权项：1.少样本ki67多类别细胞核的分割识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、人工采集并标注ki67典型样本；S2、ki67典型样本输入到YOLOV5细胞核识别模型，识别得到ki67细胞核类型；同时，STARTDIST模型分割ki67细胞核的外轮廓；S3、对现有的未注样本使用YOLOV5细胞核识别模型和STARTDIST模型得到分割分类标注信息进行预先标注得到步骤S4中需要的训练数据；S4、对多分类的STARDIST模型进行训练；训练好的多分类的STARDIST模型对Ki67图像中多类别细胞核进行分类；S5、训练迭代模型；S6、清洗数据。

全文数据：

权利要求：

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