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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了一种骨髓细胞细粒度分类方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取骨髓细胞图像数据集；构建第一骨髓细胞细粒度分类网络，所述第一骨髓细胞细粒度分类网络以残差网络作为主干网络，包括原始分支、主体分支和注意力主体定位分支；利用骨髓细胞图像数据集对第一骨髓细胞细粒度分类网络进行训练，得到第二骨髓细胞细粒度分类网络；获取待分类骨髓细胞图像；将待分类骨髓细胞图像输入第二骨髓细胞细粒度分类网络，实现骨髓细胞细粒度分类。本发明通过构建基于注意力主体与区域放大的多分支网络，实现了分支间的相互结合和相互促进，提高了骨髓细胞细粒度分类水平。

主权项：1.一种骨髓细胞细粒度分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取骨髓细胞图像数据集；构建第一骨髓细胞细粒度分类网络，所述第一骨髓细胞细粒度分类网络以残差网络作为主干网络，包括原始分支、主体分支和注意力主体定位分支；利用骨髓细胞图像数据集对第一骨髓细胞细粒度分类网络进行训练，得到第二骨髓细胞细粒度分类网络；获取待分类骨髓细胞图像；将待分类骨髓细胞图像输入第二骨髓细胞细粒度分类网络，实现骨髓细胞细粒度分类；所述残差网络包括五个卷积层组、一个全局池化层、一个全连接层以及一个Softmax层；所述原始分支和主体分支分别使用所述残差网络，并共享第一卷积层组、第二卷积层组、第三卷积层组和第四卷积层组的参数权重；所述注意力主体定位分支接在原始分支的第四卷积层组之后，包括主体定位模块、基于空洞卷积的空间金字塔池化模块以及一个对应的分类器；所述主体定位模块用于生成骨髓细胞主体定位框；所述基于空洞卷积的空间金字塔池化模块用于通过多个空洞率不同的卷积层来获取不同尺度的特征；所述生成骨髓细胞主体定位框，具体如下：对所述空间金字塔池化模块输出的特征进行通道维度上的平均池化，得到自注意力图；对自注意力图取平均值，并将所取平均值作为阈值；根据阈值，对自注意力图进行判断，得到显著图；在显著图中，选出最大连通区域；获取包围最大连通区域的最小矩形框坐标，从而得到骨髓细胞主体定位框；所述对自注意力图取平均值，并将所取平均值作为阈值，如下式： 其中，H与W分别表示特征图的高与宽，Matt表示自注意力图，表示阈值；所述根据阈值，对自注意力图进行判断，得到显著图，如下式： 其中，Imask表示显著图，Matt表示自注意力图，表示阈值。

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