[发明专利]一种细胞图像的分割方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种细胞图像的分割方法，其特征在于，包括：

获取待分割细胞图像；

将所述待分割细胞图像输入至预设的对抗式生成网络，得到掩膜图像；

根据所述掩膜图像，获取所述待分割细胞图像的实例中心标记；

根据所述掩膜图像和所述实例中心标记，基于预设的图像分割算法，获取待分割细胞的目标分割图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对抗式生成网络为预先训练的对齐解纠缠神经网络，所述对齐解纠缠神经网络包括串行的编码器神经网络和解码器神经网络；

相应地，将所述待分割细胞图像输入至预设的对抗式生成网络，得到掩膜图像，包括：

将预先设置的图像域标签和待分割细胞图像输入至所述编码器神经网络，获取所述待分割细胞图像的内容表示；

将预先设置的掩膜域标签和所述待分割细胞图像的内容表示输入至所述解码器神经网络，获取待分割细胞图像的掩膜图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实例中心标记处的像素值位于预设的像素范围内；

相应地，根据所述掩膜图像，获取所述待分割细胞图像的实例中心标记，包括：

根据所述掩膜图像中的像素值，基于阈值分割算法，将位于预设像素范围内的像素值划分为实例中心标记。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述掩膜图像和所述实例中心标记，基于预设的图像分割算法，获取待分割细胞的目标分割图像，包括：

将所述掩膜图像和所述实例中心标记输入至预设的基于标记的分水岭算法，获得所述待分割细胞的目标分割图像。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取待分割细胞图像之前，还包括：

获取无配对的待训练细胞图像和待训练掩膜图像；

将所述待训练细胞图像、预设的图像域标签、待训练掩膜图像和预设的掩膜域标签输入至预设的对齐解纠缠神经网络中，得到输出细胞图像和输出掩膜图像；

根据待训练细胞图像、待训练掩膜图像、输出细胞图像和输出掩膜图像，得到对齐解纠缠神经网络的损失函数值；

根据所述损失函数值对所述对齐解纠缠神经网络进行参数调整，以完成所述对齐解纠缠神经网络的训练。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述待训练细胞图像、预设的图像域标签、待训练掩膜图像和预设的掩膜域标签输入至对齐解纠缠神经网络中，得到输出细胞图像和输出掩膜图像，包括：

将所述待训练细胞图像和预设的图像域标签输入至对齐解纠缠神经网络的编码器神经网络，获取待训练细胞图像的内容表示，以及将所述待训练掩膜图像和预设的掩膜域标签输入至编码器神经网络，获取待训练掩膜图像的内容表示；

将所述待训练细胞图像的内容表示和图像域标签输入至解码器神经网络，获得重建细胞图像，以及将所述待训练掩膜图像的内容表示和掩膜域标签输入至解码器神经，获得重建掩膜图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在将所述待训练细胞图像和预设的图像域标签输入至对齐解纠缠神经网络的编码器神经网络，获取待训练细胞图像的内容表示，以及将所述待训练掩膜图像和预设的掩膜域标签输入至编码器神经网络，获取待训练掩膜图像的内容表示之后，还包括：

将所述待训练细胞图像的内容表示和掩模域标签输入至解码器神经网络，获得生成掩膜图像，以及将所述待训练掩膜图像的内容表示和图像域标签输入至解码器神经网络，获得生成细胞图像；

将所述生成掩膜图像和掩膜域标签输入至编码器神经网络，得到生成掩膜图像的内容表示，以及将所述生成细胞图像和图像域标签输入至编码器神经网络，得到生成细胞图像的内容表示；

将所述生成掩膜图像的内容表示和图像域标签输入至解码器神经网络，获得循环重建细胞图像，以及将所述生成细胞图像的内容表示和掩膜域标签输入至解码器神经网络，获得循环重建掩膜图像。