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申请/专利权人：海东市第二人民医院;无锡市妇幼保健院

摘要：本申请公开了一种微生态中孢子和细胞的检出方法及系统，包括：采集多种场景下的显微镜图像，以获得原始图像样本；对所述原始图像样本中的任意图像中的细胞核和孢子进行标注；基于任意子图像，提取所述设定规格下，对应位置的子图像特征和边缘特征，以构建图像特征通道和边缘特征通道，以及，确定所述设定规格下对应位置的灰度参数，以构建灰度通道；训练VGG网络模型；采集待识别的显微镜图像，输入训练好的所述VGG网络模型，以检出其中的细胞核，和或，孢子。本申请的方法能够有效检出其中的细胞核，和或，孢子，识别准确度高，极大地降低孢子的误检率。

主权项：1.一种微生态中孢子和细胞的检出方法，其特征在于，包括：采集多种场景下的显微镜图像，以获得原始图像样本，所述原始图像样本中至少包含有细胞核，至少部分含有孢子；对所述原始图像样本中的任意图像中的细胞核和孢子进行标注，并基于标注结果构建标签通道；将所述原始图像样本中的任意图像调整至目标大小，并采用如下方式处理调整至目标大小的所述任意图像：确定所述任意图像的基准位置，并基于所述基准位置按照设定规格分割所述任意图像为多个子图像，以及，将所述任意图像进行灰度处理，以获得灰度图像；基于任意子图像，提取所述设定规格下，对应位置的子图像特征和边缘特征，以构建图像特征通道和边缘特征通道，以及，确定所述设定规格下对应位置的灰度参数，以构建灰度通道；基于所述图像特征通道、所述边缘特征通道以及所述灰度通道，作为输入通道，并基于所述标签通道，训练VGG网络模型；采集待识别的显微镜图像，对所述待识别的显微镜图像进行处理后，输入训练好的所述VGG网络模型，以检出其中的细胞核，和或，孢子；基于所述图像特征通道、所述边缘特征通道以及所述灰度通道，作为输入通道，并基于所述标签通道，训练VGG网络模型包括：基于所提取的边缘特征，引入纹理损失LE，满足： 其中，表示第k层、基于边缘特征计算的Gram矩阵的i行n列的特征值，表示第k层、基于边缘特征计算的Gram矩阵的j行n列的特征值，Cij表示标签通道的图像风格表示，U表示第k层不同特征映射的数量，V是第k层不同特征映射的容量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海东市第二人民医院 无锡市妇幼保健院 一种微生态中孢子和细胞的检出方法及系统