[发明专利]一种酵母细胞计数及活细胞率检测系统及方法

权利要求书

1.一种目标区域内酵母细胞计数及活细胞率检测分析系统，其特征在于，其包括以下步骤：

(1)图像格式压缩：采用区域插值算法，使用labelme工具对血球计数板目标中方格区域进行手工标记，将标记好的数据转换成coco数据集格式进行存储；

(2)建立神经网络实例分割模型：模型采用FPN特征金字塔网络获取多尺度特征图作为RPN的输入，生成瞄框、进行分类、矩形框定位、最后获得目标实例的二值掩码，其中主干网络选用resnet-50网络结构，训练神经网络实例分割模型，分类类型设定中方格一类；

(3)识别中方格区域：在已训练好的模型上放入所需要的酵母显微镜镜检图片，获得分类、二值掩码，通过掩码和对应图像可以确定中方格区域，同时将该区域的图像做图像分割操作；

(4)标记活、死细胞：对分割后图像中的活、死细胞进行打标签处理，将标记好的数据转换成coco数据集格式进行存储；以及

(5)检测并识别活、死细胞，将步骤(4)中分割后的图像输入到已训练好的目标检测模型中，对输出IOU置信度大于0.7以上的矩形框框做输出，获得分类、矩形框数值，矩形框坐标，将矩形框画在对应的输入图像上，同时统计各分类的数量，计算活细胞数和活细胞率,将输出的检测图还原到步骤(4)镜检图的被分割位置，并合并。

2.根据权利要求1所述的酵母细胞计数及活细胞率检测系统，其中在进行步骤(1)之前，还进行图像旋转操作，对所有收集的图像进行旋转增样操作。

3.根据权利要求1或2所述的酵母细胞计数及活细胞率检测系统，其中，在步骤(4)之后，进行步骤(5)之前还包括如下所述步骤：

(a)建立神经网络目标检测模型：模型采用FPN特征金字塔网络获取多尺度特征图作为RPN的输入，生成瞄框、进行分类、矩形框定位，其中主干网络用resnet50网络结构；和

(b)训练目标检测模型，分类类别设定为活、死细胞两类。

4.根据权利要求2所述的酵母细胞计数及活细胞率检测系统，其特征在于：对所采集的图片进行旋转操作可以代之为：对中方格四个顶角的左上角、右上角关键点进行检测，计算关键点所构成三角形的夹角，利用反三角函a＝arcTan(y₂-y₁)/(x₁-x₂)，计算旋转角度，将原图转正。

5.根据权利要求1-4任一项所述的酵母细胞计数及活细胞率检测系统，其特征在于：步骤(2)中所获取的掩码值是和输入图大小相等的0、1矩阵，中方格所在区域的掩码值为1，其他区域为0，将掩码矩阵和输入图RGB值进行广播点乘，即可以分割出中方格区域的图像，将掩码值取反操作同时和输入图RGB值进行点乘，可以分割出中方格以外的图像。

6.根据权利要求3-5任一项所述的酵母细胞计数及活细胞率检测系统，其特征在于：步骤(a)中Mask Rcnn主网络FPN网络设计如图5，细胞在原图上大小在30像素内，为了提升检测效率，将FPN特征层p6、p5不做RPN网络训练，保留p4、p3、p2。

7.根据权利要求3-6任一项所述的酵母细胞计数及活细胞率检测系统，其特征在于：步骤(b)中检测图是中方格区域的检测图，将中方格以外的图像和检测图进行广播相加，即可得到原图的检测图，IOU采用交并IOU，具体计算方式如下，

IOU＝(真实框∩预选框)/(真实框∪预选框)。

8.一种酵母细胞计数及活细胞率检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

(1)活化、染色：称取适量样品用生理盐水溶解、活化，将活化液振荡均匀，取活化液至试管，加入染色液，摇均，室温下染色；

(2)拍摄图像：将染色后液体注入血球计数板，让其自动吸入计数室，静置后置于显微镜下，将显微镜将视野调到需计数的中方格，拍摄血球计数板上四角与中间共五个方格图像；以及

(3)计数：打开权利要求1-7任一项所述的酵母细胞计数及活细胞率检测系统，找到保存的图像，自动计数，计算活细胞数及活细胞率。