[发明专利]基于级联全卷积网络病理图像有丝分裂细胞的识别方法

摘要

本发明涉及计算机神经网络，具体涉及基于级联全卷积网络病理图像有丝分裂细胞的识别方法，输入待识别组织切片图像，对组织切片图像进行卷积运算，选择卷积后的组织切片图像池化区域中的最大值或者平均值作为该图像区域的输出，得到下采样特征图，对下采样特征图进行反卷积运算得到上采样特征图，再进行卷积运算，形成细胞分割图像，输入细胞分割图像，对细胞分割图像进行卷积运算，引入权重参数加入到交叉熵代价函数对卷积后的细胞分割图像进行池化，形成检测结果图像；本发明所提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的分割精度较低、检测精度较低、输入图像的尺寸必须固定的缺陷。

主权项

1.基于级联全卷积网络病理图像有丝分裂细胞的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、输入待识别组织切片图像；S2、对组织切片图像进行卷积运算；S3、选择卷积后的组织切片图像池化区域中的最大值或者平均值作为该图像区域的输出，得到下采样特征图；S4、对下采样特征图进行反卷积运算得到上采样特征图，再进行卷积运算，形成细胞分割图像；S5、输入细胞分割图像，对细胞分割图像进行卷积运算；S6、引入权重参数加入到交叉熵代价函数对卷积后的细胞分割图像进行池化，形成检测结果图像。