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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于TransUNet的FCDII型病理全切片病变细胞检测方法，涉及图像处理技术领域，包括如下步骤：S1：将扫描得到的FCDII型病理切片图分割后建立数据库；S2：基于TransUNet构建病变检测模型；S3：人工筛选数据库分为训练集、验证集和测试集，对病变检测模型进行训练；S4：将采集的待检测切片图分割后输入病变检测模型，得到病变细胞图像，并通过OpenCV处理库将病变细胞图像还原至切片图中得到病变细胞在切片图的位置。本发明通过对病理切片图分割后建立数据库，在对病变检测模型的训练和检测使用时，能够减小训练量和缩短检测时间，且整个检测模型结构简单，运算资源占用量低，模型运算速度快，且鲁棒性和精确度优异。

主权项：1.一种基于TransUNet的FCDII型病理全切片病变细胞检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将扫描得到的FCDII型病理切片图分割后建立数据库；S2：基于TransUNet构建病变检测模型；病变检测模型包括依次连接的下采样组、编码器组和上采样组；所述下采样组包括三个依次连接的下采样模块；所述编码器组包括四个依次连接的编码器模块，所述编码器模块包括依次连接的多头注意力机制、前馈网络和归一化层；所述上采样组包括四个依次连接的上采样模块；所述下采样模块用于提取得到病理图像的特征图，并且将特征图转换为语义序列；所述编码器模块用于根据语义序列提取得到语义特征；所述上采样模块用于根据语义特征重建得到预测特征图，且重建过程中，上采样模块将下采样模块提取的特征图拼接至预测特征图中；所述上采样模块包括两个卷积层和一个上采样层；所述病变检测模型的下采样模块的输入通道数为3；第一层下采样后通道数为64，第二层下采样后通道数为256，第三层下采样后通道数为512，第四层下采样后通道数为1024；S3：人工筛选数据库分为训练集、验证集和测试集，对病变检测模型进行训练；训练使用的损失函数为： 其中，C为标签的类别数；N为图像的像素数量；yn，c为像素的标签值；pn，c为像素的预测值；S4：将采集的待检测切片图分割后输入病变检测模型，得到病变细胞图像，并通过OpenCV处理库将病变细胞图像还原至切片图中得到病变细胞在切片图的位置。

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