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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所

摘要：本公开涉及人工智能领域和图像处理领域，提供一种细胞分割模型的训练方法、细胞分割方法及系统，该训练方法包括：获取训练样本集以及伪标签；基于训练样本集和伪标签，对细胞分割模型进行第一阶段训练，得到第一阶段的细胞分割模型；基于第一阶段的训练结果，通过引入噪声，进行不确定性预测，得到不确定性预测结果；根据不确定性预测结果，对伪标签中的第一标签进行校正，得到校正后的伪标签；基于训练样本集和校正后的伪标签，对第一阶段的细胞分割模型进行第二阶段训练，得到最终的细胞分割模型。本公开可以解决难以提高细胞分割的效率和准确性的问题，可以训练出能够准确分割细胞的细胞分割模型，提高细胞分割的效率和准确性。

主权项：1.一种细胞分割模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取训练样本集以及对所述训练样本集进行标注的伪标签，其中，所述训练样本集中的每个训练样本包括细胞切片图像，所述伪标签包括基于点标签生成的像素级别的第一标签；基于所述训练样本集和所述伪标签，对所述细胞分割模型进行第一阶段训练，得到第一阶段的细胞分割模型；基于所述第一阶段的训练结果，通过引入噪声，进行不确定性预测，得到不确定性预测结果；根据所述不确定性预测结果，对所述伪标签中的第一标签进行校正，得到校正后的伪标签；基于所述训练样本集和所述校正后的伪标签，对所述第一阶段的细胞分割模型进行第二阶段训练，得到最终的细胞分割模型，其中，所述伪标签还包括在训练过程中迭代更新的第二标签，其中，通过以下方式对所述细胞分割模型进行第一阶段或第二阶段的训练：将所述训练样本输入到所述细胞分割模型中，得到预测的分割结果；通过将所述预测的分割结果分别与所述第一标签、所述第二标签进行比较，得到预测损失，以对所述细胞分割模型进行训练，其中，所述预测损失包括第一损失和第二损失，所述第一损失表示与所述第一标签对应的损失，所述第二损失表示与所述第二标签对应的损失，其中，每个阶段的训练分别包括多个轮次，其中，通过以下方式得到每个轮次的第二标签：通过对上一轮次预测的分割结果和上一轮次的第二标签分别加权后求和，得到迭代的第二标签；利用所述第一标签对所述迭代的第二标签进行校正，得到当前轮次的第二标签，其中，第一轮次的第二标签为所述细胞分割模型初始预测的分割结果。

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