[发明专利]一种染色模拟方法及装置有效
申请号: | 201810624307.7 | 申请日: | 2018-06-16 |
公开(公告)号: | CN108804878B | 公开(公告)日: | 2020-08-11 |
发明(设计)人: | 刘昌灵;张军杰;凌少平;张亚军;刘小晴 | 申请(专利权)人: | 志诺维思(北京)基因科技有限公司 |
主分类号: | G16B40/00 | 分类号: | G16B40/00 |
代理公司: | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 吴迪 |
地址: | 100000 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 染色 模拟 方法 装置 | ||
1.一种染色模拟方法,其特征在于,应用于计算机设备,所述计算机设备中配置有染色模拟模型,所述染色模拟模型包括各种染色的编码器和解码器,所述方法包括:
获取所需预测生物组织处于第一染色下的数字切片图像以及需要对所需预测生物组织进行模拟染色的第二染色;
将所述处于第一染色下的数字切片图像输入到第一染色对应的编码器中,得到所述第一染色对应的特征;
将所述特征输入到所述第二染色对应的解码器中,得到模拟的所述所需预测生物组织在第二染色下的数字切片图像;
所述方法还包括:
配置所述染色模拟模型;
所述配置所述染色模拟模型的方式,包括:
获取训练样本,所述训练样本包括至少两种染色下的训练图像;
基于所述训练样本训练对应的判别器、编码器与解码器;
判断训练过程是否达到训练终止条件;
若判定训练过程达到训练终止条件,且所述训练终止条件表征训练成功,则输出训练成功的染色模拟模型;
若判定训练过程达到训练终止条件,且所述训练终止条件表征训练失败,则初始化所述染色模拟模型的网络参数后进行重新训练。
2.根据权利要求1所述的染色模拟方法,其特征在于,所述基于所述训练样本训练对应的判别器、编码器与解码器的步骤,包括:
基于每种染色下的训练图像以及各染色对应的编码器输出的特征对所述判别器进行训练,得到训练后的每种染色对应的判别器;
基于训练后的每种染色对应的判别器、至少一种染色下的训练图像对所述解码器进行训练,得到训练后的每种染色对应的解码器;
基于训练后的每种染色对应的判别器以及至少两种染色下的训练图像对所述编码器进行训练,得到训练后的每种染色对应的编码器。
3.根据权利要求2所述的染色模拟方法,其特征在于,所述基于每种染色下的训练图像以及各染色对应的编码器输出的特征对所述判别器进行训练,得到训练后的每种染色对应的判别器的步骤,包括:
针对每种染色下的训练图像,将该染色下的训练图像输入到该染色对应的判别器中,得到第一判别结果,并根据所述第一判别结果对对应的染色判别器进行训练,以此类推,得到训练后的每种染色对应的判别器;
将至少一种染色下的特征输入到上述染色对应的判别器中,得到第二判别结果,并根据所述第二判别结果对对应的特征判别器进行训练,以此类推,得到训练后的每种特征对应的判别器。
4.根据权利要求2所述的染色模拟方法,其特征在于,所述基于训练后的每种染色对应的判别器、至少一种染色下的训练图像对所述解码器进行训练,得到训练后的每种染色对应的解码器的步骤,包括:
针对每种染色下的训练图像,将该染色下的训练图像输入到该染色对应的编码器中,得到该染色对应的特征;
将该染色对应的特征输入到该染色对应的解码器中,得到所述特征对应的重构图像;
计算所述重构图像与该染色下的训练图像之间的重构损失,并基于所述重构损失训练所述解码器,得到该染色对应的解码器,以此类推,得到训练后的每种染色对应的解码器;和/或
将该染色对应的特征输入到另一染色对应的解码器中,得到另一染色下该特征对应的重构图像,并将所述另一染色下该特征对应的重构图像输入到所述另一染色对应的判别器中,得到第一判别结果,同时将所述另一染色下的训练图像输入到所述对应的判别器中,得到第二判别结果;
计算所述第一判别结果与所述第二判别结果之间的判别损失,并基于所述判别损失训练所述解码器,得到该染色对应的解码器,以此类推,得到训练后的每种染色对应的解码器。
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