[发明专利]一种基于多任务学习的显微图像细胞识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于多任务学习的显微图像细胞识别方法，其特征在于，包括：

获取若干显微图像，并对所述显微图像进行标注；所述标注包括中心位置的标注、类别的标注、特征属性的标注、细胞包围框的标注以及细胞边界的标注；

将含有多重标注的显微图像分割成若干预设大小的图像子块，所有所述图像子块形成训练集；

利用所述训练集对预先构建的细胞识别模型进行训练，所述细胞识别模型包括全卷积神经网络模型、分割掩码生成网络模型和多任务学习框架；在所述训练过程中，所述全卷积神经网络模型的输入为所述训练集，所述分割掩码生成网络模型的输入为所述训练集以及所述全卷积神经网络模型的输出，所述多任务学习框架的输入为所述分割掩码生成网络模型的输出；

将待识别显微图像分割成若干所述预设大小的图像子块并输入训练好的细胞识别模型中进行细胞识别，获得待识别显微图像中各个细胞的类别以及特征属性。

2.如权利要求1所述的基于多任务学习的显微图像细胞识别方法，其特征在于，获取若干显微图像，并对所述显微图像进行标注，包括：

获取若干显微图像；

对显微图像进行细胞中心位置的标注、类别的标注以及特征属性的标注；

根据中心位置，对显微图像中的细胞进行细胞包围框的标注；

根据中心位置以及细胞包围框，对显微图像中每个细胞进行细胞边界的标注。

3.如权利要求2所述的基于多任务学习的显微图像细胞识别方法，其特征在于，根据所述中心位置，对所述显微图像中的细胞进行细胞包围框的标注，包括：

利用图割方式从所述显微图像中分割出各个细胞，获得二值化细胞图像；

根据所述中心位置以及所述二值化细胞图像，对所述显微图像中的细胞进行细胞包围框的标注；

根据所述中心位置以及所述细胞包围框，对所述显微图像中每个细胞进行细胞边界的标注，包括：

根据所述中心位置以及所述细胞包围框，利用最大稳定极值区域算法，对所述显微图像中每个细胞进行细胞边界的标注。

4.如权利要求1所述的基于多任务学习的显微图像细胞识别方法，其特征在于，利用所述训练集对预先构建的细胞识别模型中的全卷积神经网络模型进行训练，包括：

将所述训练集输入预先构建的全卷积神经网络模型，并设置第一重叠率阈值；

利用随机高斯分布初始化所述全卷积神经网络模型的所有权值，并利用所述训练集对所述全卷积神经网络模型进行训练，获取所述全卷积神经网络模型中最后一个卷积层输出的特征图，按照预先设置的多种参考包围框尺寸在所述特征图中的每个像素点提取多个参考包围框，确定所述多个参考包围框在输入的所述图像子块中的位置，并计算所述参考包围框与所述细胞包围框的重叠率，将大于所述第一重叠率阈值的重叠率对应的参考包围框标记为正样本，否则标记为负样本，并继续对所述全卷积神经网络模型进行训练，全卷积神经网络模型训练采用的损失函数为：

（1）

式中，L_bbox表示smooth-L1损失函数；L_score表示softmax分类损失函数；b_i表示预测输出的包围框坐标；b_i^*表示标注的细胞包围框坐标；p_i表示包围框b_i属于细胞的概率；p_i^*表示包围框的理想标签；表示平衡因子。

5.如权利要求4所述的基于多任务学习的显微图像细胞识别方法，其特征在于，所述全卷积神经网络模型依次包括6个卷积层、2个并行的全连接模块以及1个包围框输出层；

前2个所述卷积层的后面均连接有1个最大池化层；

所述2个并行的全连接模块均包括第一卷积层和第二卷积层，所述第一卷积层均用于对输入的特征图进行特征提取，其中一个全连接模块中的所述第二卷积层用于对所述第一卷积层的输出进行回归并输出每个滑窗位置内多个参考包围框，另一个全连接模块中的所述第二卷积层用于对所述第一卷积层的输出进行回归并输出每个参考包围框对应的预测得分。