一種基于多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細胞核中心點檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010106930.0 申請日 -
公開（公告）號 CN111369615A 公開（公告）日 2020-07-03
申請公布號 CN111369615A 申請公布日 2020-07-03
分類號 G06T7/66;G06T7/10;G06T7/136;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 分類 -
發(fā)明人 陳杰;鄭眾喜;楊一明;雷雪梅;向旭輝;杜明熙 申請（專利權(quán)）人 蘇州優(yōu)納醫(yī)療器械有限公司
代理機構(gòu) 成都高遠知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 蘇州優(yōu)納醫(yī)療器械有限公司
地址 215000 江蘇省蘇州市高新區(qū)泰山路2號27號廠房西
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開一種基于多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細胞核中心點檢測方法，包括以下步驟：對細胞核的中心點進行打點標注，訓(xùn)練時的兩類掩?？芍苯痈鶕?jù)打點的坐標生成，其中單類高斯核為中心點與標注的中心點重合的高斯分布二維數(shù)組，兩類等值核為中心點與標注數(shù)據(jù)重合的等值圓形結(jié)構(gòu)元二維數(shù)組；采用全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，先使用兩類等值結(jié)構(gòu)掩模訓(xùn)練兩類分割模型，使用分割模型的參數(shù)初始化多任務(wù)模型，再聯(lián)合兩個任務(wù)分支的損失微調(diào)整個模型；預(yù)測時輸入RGB圖像，模型輸出兩類分割圖和單類概率圖，結(jié)合兩者確定最終細胞核的位置和類別。本發(fā)明解決了病理圖像細胞核檢測時直接回歸高斯核或者等值結(jié)構(gòu)元分割的時候存在的假陰性、假陽性、收斂速度慢問題。