[发明专利]模型的训练及使用方法、装置、检测仪、存储介质

说明书

本申请公开了一种模型的训练及使用方法、装置、检测仪、存储介质，该模型的训练方法包括：获取已进行生物体对象标注的显微图像数据，包括染色图像和未染色图像；从染色图像和未染色图像中提取生物体对象的图像，得到染色生物体对象图像和未染色生物体对象图像；对未染色生物体对象图像进行颜色转换，得到着色生物体对象图像，染色生物体对象图像和着色生物体对象图像组成生物体对象图像集合；从生物体对象图像集合随机选取一个或多个生物体对象图像，将其融合在显微图像上得到样本图像；将多个样本图像输入神经网络模型进行模型训练，得到训练好的神经网络模型。基于该模型进行生物体对象检测识别，提高了生物体对象检测识别的准确性和效率。

技术领域

本申请涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种模型的训练及使用方法、装置、检测仪、存储介质。

背景技术

目前，医学领域的生物体对象（如细胞）检测技术，通常采用人工的方式进行检测，称之为人工镜检。例如，医生将包含有生物样本的玻片放置在显微镜下，人工观察生物样本中细胞的类型等。人工镜检需要医生等专业人员通过长时间的积累经验才能有较好的识别能力，无法有效保证识别的准确性；而且，人工镜检操作繁琐、耗时耗力，检测识别的效率低。

因此如何提高生物体对象检测识别的准确性和效率成为亟需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种模型的训练及使用方法、装置、检测仪、存储介质，可以提高生物体对象检测识别的准确性和效率。

第一方面，本申请实施例提供了一种神经网络模型的训练方法，包括：

获取已进行生物体对象标注的显微图像数据，所述显微图像数据包括染色图像和未染色图像；

从所述染色图像和所述未染色图像中提取生物体对象的图像，得到染色生物体对象图像和未染色生物体对象图像；

根据所述染色生物体对象图像对应的颜色信息对所述未染色生物体对象图像进行颜色转换，得到所述未染色生物体对象图像对应的着色生物体对象图像，所述染色生物体对象图像和所述着色生物体对象图像组成生物体对象图像集合；

从所述生物体对象图像集合随机选取一个或多个生物体对象图像，将所述生物体对象图像融合在显微图像上得到样本图像；

将多个所述样本图像输入神经网络模型进行模型训练，得到训练好的神经网络模型。

第二方面，本申请实施例还提供了一种神经网络模型的使用方法，所述神经网络模型为采用上述的神经网络模型的训练方法训练得到的神经网络模型，所述神经网络模型的使用方法包括：

获取待检测显微图像；

将所述待检测显微图像输入所述神经网络模型进行生物体对象检测识别，输出对应的检测结果。

第三方面，本申请实施例还提供了一种图像处理装置，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行上述的神经网络模型的训练方法，或者，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行如上述的神经网络模型的使用方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种体液检测仪，所述体液检测仪包括如上述的图像处理装置。

第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现上述的神经网络模型的训练方法，或者，实现如上述的神经网络模型的使用方法。