[发明专利]基于关键点与尺寸回归的细胞分割方法和装置

权利要求书

1.一种基于关键点与尺寸回归的细胞分割方法，其特征在于，包括：

对待分割细胞图像进行特征提取，得到所述待分割细胞图像对应的特征图，并基于所述特征图进行关键点检测，得到关键点信息和所述关键点信息关联的细胞尺寸信息；其中，任一关键点信息包括对应细胞检测框的关键点的位置信息和类型；所述细胞尺寸信息表征了关联的关键点信息对应的细胞检测框的尺寸信息；

分别在所述关键点信息中各个中心点信息的搜索范围内，以所述中心点以外的关键点信息为搜索对象，搜索所述各个中心点信息对应的角点信息；其中，任一中心点信息的搜索范围是基于所述任一中心点信息关联的细胞尺寸信息确定得到的；

基于所述各个中心点信息以及所述各个中心点信息对应的角点信息，生成细胞检测框；

基于所述细胞检测框，对所述特征图进行细胞分割，得到所述待分割细胞图像的细胞分割结果；

所述对待分割细胞图像进行特征提取，得到所述待分割细胞图像对应的特征图，并基于所述特征图进行关键点检测，得到关键点信息和所述关键点信息关联的细胞尺寸信息，具体包括：

对待分割细胞图像进行多尺度特征提取，得到各个尺度下的特征图；

将上一尺度的上采样模块输出的上采样特征图与所述上一尺度下的特征图叠加后，输入至当前尺度的上采样模块，得到所述当前尺度的上采样模块输出的上采样特征图；其中，首个上采样模块的输入为最高阶尺度下的特征图；

基于各个尺度的上采样模块输出的上采样特征图进行关键点检测和细胞尺寸回归，得到各个尺度下的关键点信息和所述关键点信息关联的细胞尺寸信息。

2.根据权利要求1所述的基于关键点与尺寸回归的细胞分割方法，其特征在于，所述分别在所述关键点信息中各个中心点信息的搜索范围内，以所述中心点以外的关键点信息为搜索对象，搜索所述各个中心点信息对应的角点信息，具体包括：

基于任一中心点信息和所述任一中心点信息关联的细胞尺寸信息，确定所述任一中心点信息的初始搜索框；其中，所述初始搜索框是以所述任一中心点信息为中心、大小与所述任一中心点信息关联的细胞尺寸信息相适应的矩形框；

以所述任一中心点信息的初始搜索框的角点为搜索中心、预设阈值为搜索半径，确定所述任一中心点信息的搜索范围；

在所述任一中心点信息的搜索范围内，基于各个关键点信息的类型，搜索所述任一中心点信息对应的角点信息。

3.根据权利要求1所述的基于关键点与尺寸回归的细胞分割方法，其特征在于，所述基于所述各个中心点信息以及所述各个中心点信息对应的角点信息，生成细胞检测框，具体包括：

基于各个尺度下的各个中心点信息以及所述各个中心点信息对应的角点信息，生成所述各个尺度下的候选检测框；

采用加权的非极大值抑制方法对所述各个尺度下的候选检测框进行融合，得到所述各个尺度下的细胞检测框；其中，越高阶尺度下的候选检测框的权重越大，且置信度越高的候选检测框的权重越大。

4.根据权利要求1所述的基于关键点与尺寸回归的细胞分割方法，其特征在于，所述基于各个尺度的上采样模块输出的上采样特征图进行关键点检测，具体包括：

利用关键点预测模块的关键点热图获取分支，对所述各个尺度的上采样模块输出的上采样特征图分别进行关键点检测，得到所述各个尺度下的关键点热图；

利用所述关键点预测模块的偏移量预测分支，基于所述各个尺度的上采样模块输出的上采样特征图，确定所述各个尺度下的关键点偏移量；其中，任一尺度下的关键点偏移量表征所述任一尺度下各个关键点从所述任一尺度下的关键点热图中映射到所述待分割细胞图像时的坐标偏移量；

基于所述各个尺度下的关键点热图和关键点偏移量，确定所述各个尺度下的关键点信息。

5.根据权利要求4所述的基于关键点与尺寸回归的细胞分割方法，其特征在于，所述关键点预测模块在训练时的损失函数包括关键点热图损失和偏移量损失；

其中，所述关键点热图损失表征样本关键点热图的激活结果与基于样本细胞图像的标注结果确定的样本关键点之间的差异；所述样本关键点热图中包含所述偏移量预测分支预测得到的所述样本细胞图像中的关键点；

所述偏移量损失表征所述偏移量预测分支预测得到的样本关键点偏移量的误差。