申请/专利权人：杭州希诺智能医学有限公司

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117830273A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V20/69;G06V10/766;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开一种基于快速空间金字塔池化的HE染色图像有丝分裂自动检测和计数的方法，涉及医疗图像处理技术领域，主要解决的问题是图像标注不准确、图像检测和计数效率低和实验不稳定，步骤包括：对数据进行收集和预处理；对预处理后的数据进行标注；对图像数据集进行模型训练；对模型进行评估和优化；对目标图像进行检测和计数；对结果进行可视化展示和交互，通过序列标注算法对图像数据进行自动标注和注释，提高了图像标注的准确性；通过图像检测算法对目标图像进行检测和计数，提高了图像检测和计数效率；通过快速空间金字塔池化算法模型实现有丝分裂的标准化，提高了实验的稳定性。

主权项：1.一种基于快速空间金字塔池化的HE染色图像有丝分裂自动检测和计数的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、对数据进行收集和预处理；采用数据管理模块收集大量的HE染色图像，并对HE染色图像进行预处理，包括降噪、对比度增强和色彩校正操作；步骤2、对预处理后的数据进行标注；采用数据标注模块对预处理后的数据进行标注，通过序列标注算法对图像数据进行自动标注和注释，标注包括有丝分裂标注和非有丝分裂标注；所述数据标注模块包括规则定义单元、序列标注算法、标注质检单元和数据备份单元，所述规则定义单元的输出端连接所述标注质检单元的输入端，所述标注质检单元的输出端连接所述数据备份单元的输入端；步骤3、对图像数据集进行模型训练；采用快速空间金字塔池化算法模型对标注好的图像数据集进行训练，在训练过程中，调整模型的参数，优化模型的性能，使模型能够准确地识别和定位有丝分裂的细胞；步骤4、对模型进行评估和优化；通过模型优化模块评估模型的性能，包括检测准确率、误检率和漏检率指标，根据评估结果，对模型进行优化和调整；步骤5、对目标图像进行检测和计数；通过图像检测模块进行目标检测，将输入的HE染色图像作为模型的输入，模型输出检测结果，得到有丝分裂目标的位置和边界框，并统计检测到的有丝分裂目标数量；所述图像检测模块包括目标检测单元、分类单元和计数单元，根据图像检测算法对目标图像进行图像检测，得到检测结果后通过SVM支持向量机将目标框中的目标图像进行分类，基于目标图像的分类，通过统计和线性回归方式对目标图像进行计数，所述目标检测单元的输出端连接所述分类单元的输入端，所述分类单元的输出端连接所述技术单元的输入端；步骤6、对结果进行可视化展示和交互；采用可视化模块对对检测结果进行可视化处理，在原始图像上标出检测到的有丝分裂细胞，并生成一份详细的检测报告，同时，向用户提供一个交互界面，允许用户根据需要对检测参数进行调整，以满足不同的使用场景和需求。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州希诺智能医学有限公司 一种基于快速空间金字塔池化的HE染色图像有丝分裂自动检测和计数的方法

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