[发明专利]基于高光谱图像的非侵入性细胞分类方法

摘要

本发明公开了基于高光谱图像的非侵入性细胞分类方法，本发明通过获取待检测的高光谱图像；将高光谱图像输入目标检测模型，得到若干目标框和各目标框内的细胞的预测类别；目标检测模型包括：空间注意力模块，用于根据高光谱图像确定空间注意矩阵，根据空间注意矩阵和高光谱图像确定空间注意图像；卷积模块，用于根据空间注意图像，获取特征集合；编解码模块，用于根据特征集合，确定各目标框和各目标框内的细胞的预测类别。本发明通过在目标检测模型里加入空间注意力模块，使得模型更好地捕捉活、死细胞间微小的形态差异，从而提高模型的检测精度。解决了现有的基于高光谱图像的活、死细胞检测方法的准确度较低的问题。