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一种细胞边界识别模型训练方法及细胞边界识别方法 

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摘要:本发明公开了一种细胞边界识别模型训练方法及细胞边界识别方法,应用于生物医学工程领域,通过获取目标组织的细胞核染色图像及对应的基因表达矩阵,从细胞核染色图像及基因表达矩阵中提取各图像点的位置信息、距离信息及基因表达信息作为特征,从图像点中选取正负样本进行细胞边界识别模型的训练,通过训练完成的细胞边界识别模型对非样本点进行识别,进行细胞边界外点及细胞边界内点的划分,以此进行细胞边界的识别。通过提取染色图像数据及基因表达数据的特征来训练神经网络自适应学习图像中的样本点相对于细胞中心的位置,以此判断图像中的点是否处于细胞边界,相比于只通过染色图像数据进行细胞边界识别,提高识别细胞边界的准确率。

主权项:1.一种细胞边界识别模型训练方法,其特征在于,包括:获取目标组织的细胞核染色图像及对应的基因表达矩阵,将所述细胞核染色图像输入细胞核分割模型得到细胞核分割图像;基于所述基因表达矩阵确定所述细胞核染色图像各图像点的基因表达信息;所述基因表达信息表征基因在图像点处是否表达;确定图像点的距离信息及位置信息;所述距离信息为图像点到最近邻细胞核中心的距离,所述位置信息为图像点的坐标及图像点到最近邻细胞核中心的方向;将所述细胞核染色图像中的图像点进行分组处理得到多个点集,从所述细胞核分割图像的所述点集中选取正样本点集及负样本点集;其中,所述正样本点集中的图像点均处于细胞核内,所述负样本点集中各图像点距最近邻细胞核中心的距离均大于预设距离,且各图像点处的基因表达强度总和均小于预设阈值;获取所述正样本点集及所述负样本点集中各图像点的所述基因表达信息、所述位置信息及所述距离信息作为样本特征,基于所述样本特征训练得到细胞边界识别模型。

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