[发明专利]基于病理图像的细胞分析方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于病理图像的细胞分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一图像，所述第一图像是指定部位的细胞对应的病理图像；

基于所述第一图像，通过细胞分析模型中的特征提取分支进行数据处理，获取所述第一图像对应的至少两种尺度的特征图；

基于第一特征图，通过所述细胞分析模型中的分类分支进行数据处理，获取所述第一图像对应的第一概率分布；所述第一概率分布用于指示所述第一图像中存在各种状态的细胞的概率；所述第一特征图是所述至少两种尺度的特征图中的一个特征图；

基于所述至少两种尺度的特征图，通过所述细胞分析模型中的检测分支进行数据处理，获取所述第一图像中的第一预测位置对应的第二概率分布；所述第二概率分布用于指示位于所述第一预测位置的细胞处于各种状态的概率；其中，所述细胞分析模型，是以第一样本图像为样本，以所述第一样本图像对应的细胞位置信息以及与所述细胞位置信息对应的细胞状态信息训练得到的机器学习模型；

基于所述第一概率分布以及所述第二概率分布，确定所述第一预测位置的细胞对应的状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一概率分布以及所述第二概率分布，确定所述第一预测位置的细胞对应的状态，包括：

响应于所述第一概率分布中，对应于第一状态的概率大于第一概率阈值，且所述第二概率分布中，对应于所述第一状态的概率大于第二概率阈值，将所述第一预测位置的细胞的状态确定为所述第一状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类分支包括特征提取层以及全连接层；

所述基于第一特征图，通过所述细胞分析模型中的分类分支进行数据处理，获取所述第一图像对应的第一概率分布，包括：

基于所述第一特征图，通过所述分类分支中的特征提取层进行特征提取，获取第一分类特征图；

基于所述第一分类特征图，通过所述分类分支中的全连接层进行数据处理，获取第一分类向量；

基于所述第一分类向量，确定所述第一图像对应的第一概率分布。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取第一图像，包括：

获取通过第一图像采集设备采集的第二图像；

基于所述第二图像，通过像素预测模型进行处理，获取所述第二图像对应的物理像素大小；

基于所述第二图像对应的物理像素大小，对所述第二图像进行缩放处理，获取所述第一图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二图像对应的物理像素大小，对所述第二图像进行缩放处理，获取所述第一图像，包括：

基于所述第二图像对应的物理像素大小，以及第一指定像素大小，获取第一缩放比；所述第一指定像素大小用于指示所述细胞分析模型对应的像素大小；

基于所述第一缩放比，对所述第二图像进行缩放处理，获取所述第一图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取通过第二图像采集设备采集的第二样本图像，以及所述第二样本图像对应的像素大小；

基于所述第二样本图像，通过所述像素预测模型进行处理，获取所述第二样本图像对应的样本像素大小；

基于所述第二样本图像对应的像素大小，以及所述第二样本图像对应的样本像素大小，对所述像素预测模型进行参数更新。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取分支包括第一骨干分支以及第一提取分支；所述第一骨干分支包含至少一层骨干提取层；所述第一提取分支包含至少两层特征提取层；

所述基于所述第一图像，通过细胞分析模型的特征提取分支进行数据处理，获取所述第一图像对应的至少两种尺度的特征图，包括：

基于所述第一图像，通过至少一层所述骨干提取层进行特征提取，获取第一骨干特征图；

基于所述第一骨干特征图，通过至少两层所述特征提取层进行数据处理，获取所述第一图像对应的至少两种尺度的特征图。