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摘要：本发明公开了宫颈TCT切片的多类型细胞核标注及多任务处理方法，包括以下步骤：读取宫颈TCT切片图像的原始边界框和类别并转化为实际边界框；对宫颈TCT的不同类别细胞采用不同方式获取分割掩码标签、检测边界框标签和分类标签：将获取到的分割掩码标签、检测边界框标签和分类标签转化为coco数据集类型的标签，并将coco数据集类型的标签作为多任务处理模型的训练集；将训练好的多任务处理模型对宫颈TCT切片的细胞核同时进行分割、检测和分类任务。本发明结合少量标注信息和现有分割模型，自动生成可靠的细胞核分割掩码标签、检测边界框标签和分类标签，并将其用作多任务模型的训练数据，能够同时对20种不同类型的TCT细胞核进行检测、分割等多项任务。

主权项：1.宫颈TCT切片的多类型细胞核标注及多任务处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、读取宫颈TCT切片图像的原始边界框和类别并转化为实际边界框；S2、对宫颈TCT的不同类别细胞采用不同方式获取分割掩码标签、检测边界框标签和分类标签：对于细胞核较为明显的细胞，通过DNA_interface_v3网络模型获取其分割掩码标签、检测边界框标签和分类标签；所述DNA_interface_v3网络模型基于Xception+FPN+Unet结构，用于宫颈TCT中的细胞核分割任务；所述DNA_interface_v3网络模型包括XceptionBlocks、FPN、U-Net、输出单元；其中，XceptionBlocks：网络模型的前半部分由XceptionBlocks组成，这些块逐渐提取宫颈TCT切片图像的特征信息，每个XceptionBlock都包含多个卷积层，BatchNormalization层和ReLU激活函数；它们在网络模型的初始部分执行卷积操作，逐渐增加通道数和分辨率；FPN：XceptionBlocks之后，网络模型执行FPN操作，FPN通过上采样和残差连接将来自底层特征图的信息传播到顶层特征图；U-Net：在FPN之后，U-Net用于生成像素级的语义分割预测，U-Net包括编码器和解码器；解码器部分负责将特征图上采样到原始图像尺寸；输出单元:网络模型的最终输出是一个概率图，用于图像中每个像素的语义分割预测，该图经过Sigmoid激活函数以确保输出值在0到1之间，表示每个像素属于分割类别的概率；对于细胞核较为不明显或者无细胞核的细胞，分别根据其特性获取其分割掩码标签、检测边界框标签和分类标签；所述细胞核较为不明显的细胞包括TRI；所述无细胞核的细胞包括ACTINO、CANDIDA；S3、将获取到的分割掩码标签、检测边界框标签和分类标签转化为coco数据集类型的标签，并将coco数据集类型的标签作为多任务处理模型的训练集；S4、将训练好的多任务处理模型对宫颈TCT切片的细胞核同时进行分割、检测和分类任务。

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