[发明专利]细胞分类方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种细胞分类方法，其特征在于，包括：

获取包含多个细胞的待识别图像；

确定所述待识别图像中的细胞轮廓信息，根据所述细胞轮廓信息从所述待识别图像中分割出所述多个细胞分别对应的细胞图像；

利用训练后的分类模型对所述细胞图像进行分类，获取分类结果，以确定所述细胞图像对应的细胞所属的类别；

按照所述细胞所属的类别，将所述分类结果标注在所述待识别图像中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练后的分类模型对所述细胞图像进行分类，获取分类结果，包括：

将验证数据输入所述分类模型中，获取所述验证数据的识别结果，其中，所述验证数据包括多个未识别的细胞样本图像；

提取出所述识别结果中预测概率低于预设值的细胞样本图像，获得训练数据；

基于所述训练数据对所述分类模型再次进行训练，获得目标分类模型；

将所述细胞图像输入所述目标分类模型中，获得分类结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待识别图像中的细胞轮廓信息，根据所述细胞轮廓信息从所述待识别图像中分割出所述多个细胞分别对应的细胞图像，包括：

利用训练后的分割模型识别所述待识别图像中的细胞轮廓，对所述待识别图像进行分割，获取细胞图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用训练后的分割模型识别所述待识别图像中的细胞之前，还包括：

获取样本图像，对样本图像中的细胞进行标注；

利用标注后的样本图像训练所述分割模型，以获得训练后的分割模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取样本图像，对样本图像中的细胞进行标注，包括：

对所述样本图像中不同类别的细胞标注为不同的标签，其中，所述样本图像的背景图像标注为目标标签。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用标注后的样本图像训练所述分割模型，包括：

基于标注后的样本图像的标签确定所述分割模型的损失函数，以使所述分割模型识别所述目标标签对应的背景图像，以及除所述目标标签之外的其他标签对应的细胞图像。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，利用训练后的分类模型对所述细胞图像进行分类，获取分类结果之前，还包括：

利用标注后的样本图像训练所述分类模型，以使所述训练后的分类模型识别出不同类别的细胞图像。

8.一种细胞分类装置，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于获取包含多个细胞的待识别图像；

细胞定位单元，用于确定所述待识别图像中的细胞轮廓信息，根据所述细胞轮廓信息从所述待识别图像中分割出所述多个细胞分别对应的细胞图像；

细胞分类单元，用于利用训练后的分类模型对所述细胞图像进行分类，获取分类结果，以确定所述细胞图像对应的细胞所属的类别；

分类标识单元，用于按照所述细胞所属的类别，将所述分类结果标注在所述待识别图像中。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的细胞分类方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的细胞分类方法。