细胞组织计数方法

本申请涉及图像处理，特别是涉及一种细胞组织计数方法。

背景技术：

1、在涉及雌性生殖的相关研究中，确定各级卵泡计数是反映雌性生殖储备的直接指标。卵泡的种类可以包括原始卵泡、初始卵泡、次级卵泡、窦状卵泡等。

2、传统技术中，通常是对卵巢组织进行石蜡包埋切片，将该切片经过苏木精-伊红染色法(hematoxylin-eosin staining，he)染色后，在切片扫描仪上扫描获取卵巢切片，通过经验丰富的研究人员对卵巢切片上的各级卵泡进行人工计数。

3、然而，传统技术中对各级卵泡进行人工计数的方法准确率低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高对各级卵泡计数的准确率的细胞组织计数方法。

2、本申请提供了一种细胞组织计数方法，该方法包括：

3、获取待计数的细胞组织图像；

4、将细胞组织图像输入至计数模型，得到细胞组织图像中细胞组织的个数；

5、其中，计数模型包括至少一个特征检测模块，特征检测模块包括多个特征检测通道，各特征检测通道使用不同数量的卷积层对细胞组织图像进行特征提取。

6、在其中一个实施例中，计数模型包括第一特征检测模块和第二特征检测模块，将细胞组织图像输入计数模型，得到细胞组织图像中细胞组织的个数，包括：

7、将细胞组织图像输入至第一特征检测模块，得到第一特征图；

8、将第一特征图输入至第二特征检测模块，得到细胞组织图像中细胞组织的个数。

9、在其中一个实施例中，将细胞组织图像输入第一特征检测模块，得到第一特征图，包括：

10、将细胞组织图像输入至第一特征检测模块中各特征检测通道进行卷积处理，得到各特征检测通道输出的子特征图；不同特征检测通道中包含的卷积层的数量不同；

11、将各特征检测通道输出的子特征图进行特征融合，得到第一特征图。

12、在其中一个实施例中，第一特征检测模块还包括全局特征提取模块，将各特征检测通道输出的子特征图进行特征融合，得到第一特征图，包括：

13、将各特征检测通道输出的子特征图进行特征融合，得到融合特征图；

14、将融合特征图输入至全局特征提取模块进行全局特征提取，得到第一特征图。

15、在其中一个实施例中，计数模型还包括与第二特征检测模块的输出端连接的第一特征检测网络，第一特征检测网络包括多个级联连接的第三特征检测模块，将第一特征图输入第二特征检测模块，得到细胞组织图像中细胞组织的个数，包括：

16、将第一特征图输入至第二特征检测模块，得到中间特征图；

17、将中间特征图输入至特征检测网络进行逐级特征提取，得到细胞组织图像中细胞组织的个数。

18、在其中一个实施例中，计数模型还包括第四特征检测模块和第五特征检测模块，该方法还包括：

19、对第一特征图进行下采样处理，得到下采样特征图；

20、将下采样特征图输入至第四特征检测模块，得到第二特征图；

21、将第二特征图输入至第五特征检测模块，得到第三特征图；

22、对第三特征图进行上采样处理，得到上采样特征图；

23、对应的，将第一特征图输入至第二特征检测模块，得到细胞组织图像中细胞组织的个数，包括：

24、将第一特征图和上采样特征图输入至第二特征检测模块，得到细胞组织图像中细胞组织的个数。

25、在其中一个实施例中，计数模型还包括第二特征检测网络，第二特征检测网络包括多个第六特征检测模块和多个下采样模块，多个第六特征检测模块和多个下采样模块交替级联连接；

26、计数模型还包括第三特征检测网络，第三特征检测网络包括多个第七特征检测模块和多个上采样模块，多个第七特征检测模块和多个上采样模块交替级联连接；

27、第二特征检测网络中的每个第六特征检测模块与第三特征检测网络中每个第七特征检测模块连接；

28、第二特征检测网络中的第一个第六特征检测模块与第四特征检测模块的输出端连接，第三特征检测网络中的目标上采样模块与第五特征检测模块的输入端连接；目标上采样模块与目标第七特征检测模块的输出端连接；目标第七特征检测模块与第一个所述第六检测模块连接。

29、在其中一个实施例中，计数模型包括分类子模型和计数子模型，将细胞组织图像输入至计数模型，得到细胞组织图像中细胞组织的个数，包括：

30、将细胞组织图像输入至分类子模型，得到分类结果；分类结果用于表征细胞组织图像中不同种类的细胞组织；

31、将分类结果输入至计数子模型，得到细胞组织图像中细胞组织的个数；细胞组织的个数包括细胞组织中不同细胞组织的个数。

32、在其中一个实施例中，获取计数模型的方法包括：

33、获取细胞组织图像样本，以及细胞组织图像样本对应的标注样本；

34、根据细胞组织图像样本、标注样本和初始计数模型中的交并比参数对初始计数模型进行训练，得到所述计数模型；

35、其中，所述交并比参数。

36、在其中一个实施例中，获取细胞组织图像样本，包括：

37、获取初始细胞组织图像样本；

38、对初始细胞组织图像样本进行增广处理，得到细胞组织图像样本；其中，增广处理包括对初始细胞组织图像样本进行旋转处理、对初始细胞组织图像样本进行裁剪处理和对初始细胞组织图像样本进行拼接处理中的至少一种。

39、上述细胞组织计数方法通过获取待计数的细胞组织图像，将细胞组织图像输入至计数模型，得到细胞组织图像中细胞组织的个数；其中，计数模型包括至少一个特征检测模块，特征检测模块包括多个特征检测通道，各特征检测通道使用不同数量的卷积层对细胞组织图像进行特征提取。在本实施例中，直接将细胞组织图像输入至预先训练的计数模型中，就能够得到细胞组织图像中各细胞组织的个数，这样无需人工计数，误差小、可重复性高、计数时间快，能够大量减少人为偏倚，从而能够提高计数的准确率和效率。并且，计数模型中特征检测模块包括多个特征检测通道，各特征检测通道中具有不同数量的卷积层，这样使用不同数量的卷积层对输入的细胞组织图像进行特征提取，能够得到多个特征图，从而能够得到细胞组织图像包含的更加丰富的信息，进而能够提高得到的细胞组织图像中细胞组织个数的准确性。

技术特征：

1.一种细胞组织计数方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计数模型包括第一特征检测模块和第二特征检测模块，所述将所述细胞组织图像输入至计数模型，得到所述细胞组织图像中细胞组织的个数，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述细胞组织图像输入所述第一特征检测模块，得到第一特征图，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一特征检测模块还包括全局特征提取模块，所述将各所述特征检测通道输出的子特征图进行特征融合，得到所述第一特征图，包括：

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述计数模型还包括与所述第二特征检测模块的输出端连接的第一特征检测网络，所述第一特征检测网络包括多个级联连接的第三特征检测模块，所述将所述第一特征图输入所述第二特征检测模块，得到所述细胞组织图像中细胞组织的个数，包括：

6.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述计数模型还包括第四特征检测模块和第五特征检测模块，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计数模型还包括第二特征检测网络，所述第二特征检测网络包括多个第六特征检测模块和多个下采样模块，多个所述第六特征检测模块和多个所述下采样模块交替级联连接；

8.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述计数模型包括分类子模型和计数子模型，所述将所述细胞组织图像输入至计数模型，得到所述细胞组织图像中细胞组织的个数，包括：

9.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，获取所述计数模型的方法包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取所述细胞组织图像样本，包括：

技术总结
本申请涉及一种细胞组织计数方法，该方法包括获取待计数的细胞组织图像；将细胞组织图像输入至计数模型，得到细胞组织图像中细胞组织的个数；其中，计数模型包括至少一个特征检测模块，特征检测模块包括多个特征检测通道，各特征检测通道使用不同数量的卷积层对细胞组织图像进行特征提取。使用本申请提供的细胞组织计数方法能够提高对细胞组织图像中的细胞组织计数的准确率。

技术研发人员：霍然,王伟,尹浩杰,冯锐,王思琪,芮希曼,黄婕,叶茂盛,胡月
受保护的技术使用者：南京医科大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15