[发明专利]一种斑马鱼荧光图像的分割方法及装置

说明书

本发明公开了一种斑马鱼荧光图像的分割方法及装置，所述方法包括：先获取多通道的斑马鱼荧光图像；再将多通道斑马鱼荧光图像输入至斑马鱼血管分割模型中，以使斑马鱼血管分割模型进行分割最终输出分割结果。其中，斑马鱼血管分割模型用于根据ECA注意力机制对多通道斑马鱼荧光图像进行图像增强处理后，进行降维处理并生成单通道的斑马鱼荧光图像，继而根据单通道的斑马鱼荧光图像进行分割。采用本发明实施例能提高对斑马鱼荧光图像的分割精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种斑马鱼荧光图像的分割方法及装置。

背景技术

斑马鱼的基因组与人类的基因组有87％的同源性，其肿瘤发生过程与人类的肿瘤非常相似，将人类基因组序列与斑马鱼完整的基因组序列进行比较，发现斑马鱼在致癌基因、抑癌基因和细胞周期调控基因上具有高度的一致性，因此，斑马鱼被广泛用作研究肿瘤、心血管疾病、神经系统疾病等疾病的发病机制的模型，同时也广泛用于毒性研究和药物研发。由于斑马鱼的透明性特征，研究者可以利用显微镜直接观察其各器官组织，为了更加清晰的观察斑马鱼表型变化，研究者们已经通过基因操作手段，成功将荧光蛋白导入到斑马鱼体内，荧光蛋白在特定的组织器官中表达，就可以更加轻松实现在显微镜下观察到特定器官的发育与生理变化以及血管的生成及变化过程。在基于成像的实验中，利用显微镜成像技术生成斑马鱼高内涵血管荧光图像，通过观察斑马鱼血管结构的变化(变短、变粗、分支数等)进行相关研究。因此，精准的分割出斑马鱼荧光图不同血管区域对后续的分析流程起着至关重要的作用。

斑马鱼血管结构复杂、形状多样，成像过程中部分图片背景也被荧光染色，而且不同斑马鱼血管区域大小形状不一、荧光强度以及对比度也不一致。因此，若是通过人工进行斑马鱼血管区域的分割，则需要熟练而且专业的研究人员来操作，但这种方式存在分割速度慢、耗费大量人力资源等缺点；若是通过深度学习模型进行斑马鱼血管区域的分割，由于利用显微镜成像技术获得的斑马鱼荧光图像是24位的三通道图像、含有大量通道冗余，所以导致斑马鱼荧光图像的特征表达能力不高，分割过程中用深度学习模型提取特征时效果不佳，最终导致分割的精度不高。

发明内容

本发明实施例提供一种斑马鱼荧光图像分割方法及装置，通过对斑马鱼荧光图像进行图像增强处理增强了特征表达能力，从而提高了对斑马鱼荧光图像的分割精度。

本申请实施例的第一方面提供了一种斑马鱼荧光图像的分割方法，包括：

获取多通道的斑马鱼荧光图像；

将多通道斑马鱼荧光图像输入至斑马鱼血管分割模型中，以使斑马鱼血管分割模型进行分割最终输出分割结果；其中，斑马鱼血管分割模型用于根据ECA注意力机制对多通道斑马鱼荧光图像进行图像增强处理后，进行降维处理并生成单通道的斑马鱼荧光图像，继而根据单通道的斑马鱼荧光图像进行分割。

在第一方面的一种可能的实现方式中，根据ECA注意力机制对多通道斑马鱼荧光图像进行图像增强处理后，进行降维处理并生成单通道的斑马鱼荧光图像，具体为：

对多通道斑马鱼荧光图像进行升维处理并进行增加网络非线性处理之后，生成第一图像；

使用ECA注意力机制获取第一图像的重要程度，并根据重要程度进行图像增强处理后，生成第二图像；其中，第一图像和第二图像的维度均为第一维度；

将第二图像与多通道斑马鱼荧光图像拼接后生成第三图像；其中，第三图像的维度为第二维度；

将第三图像进行降维处理，生成单通道的斑马鱼荧光图像。

在第一方面的一种可能的实现方式中，使用ECA注意力机制获取第一图像的重要程度，并根据重要程度进行图像增强处理后，生成第二图像，具体为：

使用ECA注意力机制获取第一图像中每个通道的重要程度，根据重要程度增强重要特征表达后，完成图像增强处理并生成第二图像。