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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属同济医院
摘要：本发明公开了一种基于多实例学习的免疫细胞图像分割方法和系统，包含：1细胞计数回归网络模块：用于预测免疫组化染色细胞图像上的阳性细胞数量；2超像素实例分类器：通过在图像上滑窗获取实例，对分类器进行训练后预测整张图像上的实例分类概率进而获得超像素水平的粗略分割掩码；3像素级分割网络模块：以细化后的掩码作为监督伪标签，获取整张图像的分割掩码，并基于密度‑峰值聚类算法从掩码中生成细胞定位点。本发明以阳性免疫细胞为识别单位，以阳性细胞计数为监督标签，在免疫组化染色的细胞图像上利用卷积神经网络构建细胞计数网络、实例分类器和分割网络，是一种集细胞计数、分割、定位于一体的免疫量化分析方法。
主权项：1.一种基于多实例学习的免疫细胞图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、提取输入的免疫组化染色细胞图像的特征，通过所述特征获得阳性免疫细胞的数量，并对所述阳性免疫细胞的数量作取整运算；步骤S2、通过在所述免疫组化染色细胞图像上滑窗获取实例，采用top-k自适应实例选取方法选择实例进行训练后预测得到阳性细胞的概率分数；后根据所述阳性概率分数并结合阈值，获得超像素水平的粗略分割掩码；步骤S3、结合图像信息对所述超像素水平的粗略分割掩码进行细化，获得细化掩码；步骤S4、以所述细化掩码作为监督伪标签，进而获取整张图像像素级精度的阳性细胞分割掩码以实现分割，同时基于密度-峰值聚类算法从所述阳性细胞分割掩码中生成细胞中心定位点以实现免疫阳性细胞定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学同济医学院附属同济医院 一种基于多实例学习的免疫细胞图像分割方法和系统
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