生物细胞图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种生物细胞图像分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像；将所述第一细胞图像输入光学显微镜分类模型进行分类处理，得到第一分类结果；若所述第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图像；将所述第二细胞图像输入电子显微镜分类模型进行分类处理，得到第二分类结果，并将所述第二分类结果反馈至客户端。采用本方法能够提高分类准确率。客户端。采用本方法能够提高分类准确率。客户端。采用本方法能够提高分类准确率。

【技术实现步骤摘要】
生物细胞图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种生物细胞分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，通过形态学检验技术确定生物细胞的类别，在医学检验中发挥着越来越重要的作用。传统技术中，通过光学显微镜人工对生物细胞进行形态学观察，以确定生物细胞的类别。由于光学显微镜的放大倍率较低，无法观察到生物细胞的细胞膜结构、细胞器以及包涵体等超微结构，并且进行人工观察时受到观察人员主观性的影响，对生物细胞进行分类的错误率较高。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高分类正确率的生物细胞分类方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0004]第一方面，本申请提供了一种生物细胞图像分类方法。所述方法包括：
[0005]获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像；
[0006]将所述第一细胞图像输入光学显微镜分类模型进行分类处理，得到第一分类结果；
[0007]若所述第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图像；
[0008]将所述第二细胞图像输入电子显微镜分类模型进行分类处理，得到第二分类结果，并将所述第二分类结果反馈至客户端。
[0009]第二方面，本申请还提供了一种生物细胞图像分类装置。所述装置包括：
[0010]获取模块，用于获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像；
[0011]分类模块，用于将所述第一细胞图像输入光学显微镜分类模型进行分类处理，得到第一分类结果；
[0012]所述获取模块，还用于若所述第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图像；
[0013]反馈模块，用于将所述第二细胞图像输入电子显微镜分类模型进行分类处理，得到第二分类结果，并将所述第二分类结果反馈至客户端。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0015]获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像；
[0016]将所述第一细胞图像输入光学显微镜分类模型进行分类处理，得到第一分类结果；
[0017]若所述第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图
像；
[0018]将所述第二细胞图像输入电子显微镜分类模型进行分类处理，得到第二分类结果，并将所述第二分类结果反馈至客户端。
[0019]第四方面，本申请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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0020]获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像；
[0021]将所述第一细胞图像输入光学显微镜分类模型进行分类处理，得到第一分类结果；
[0022]若所述第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图像；
[0023]将所述第二细胞图像输入电子显微镜分类模型进行分类处理，得到第二分类结果，并将所述第二分类结果反馈至客户端。
[0024]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0025]获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像；
[0026]将所述第一细胞图像输入光学显微镜分类模型进行分类处理，得到第一分类结果；
[0027]若所述第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图像；
[0028]将所述第二细胞图像输入电子显微镜分类模型进行分类处理，得到第二分类结果，并将所述第二分类结果反馈至客户端。
[0029]上述生物细胞图像分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像，并将第一细胞图像输入光学显微镜分类模型进行分类处理，得到第一分类结果。若第一分类结果符合预设条件，说明细胞中可能存在肿瘤细胞，但由于光学显微镜的放大倍数较低，根据通过光学显微镜采集的细胞图像不能观察到细胞的超微结构，从而不能准确的确定生物细胞的类别，因此获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图像，然后将第二细胞图像输入电子显微镜分类模型进行分类处理，得到第二分类结果，并将第二分类结果反馈至客户端。由于透射电子显微镜的放大倍数远高于光学显微镜，通过透射电子显微镜可以采集到包括生物细胞的超微结构的第二细胞图像，从而可以根据第二细胞图像准确的对生物细胞进行分类，提高了分类的准确率。此外，通过分类模型进行分类处理，提高了分类的效率，并且可以避免在人工进行细胞分类时，由于经验不足而产生的分类错误，进一步提高了分类准确率。
附图说明
[0030]图1为一个实施例中生物细胞图像分类方法的应用环境图；
[0031]图2为一个实施例中生物细胞图像分类方法的流程示意图；
[0032]图3为一个实施例中第一细胞图像的示意图；
[0033]图4为一个实施例中第二细胞图像的示意图；
[0034]图5为一个实施例中生物细胞图像分类方法的原理示意图；
[0035]图6为一个实施例中光学显微镜辅助分类单元示意图；
[0036]图7为一个实施例中透射电子显微镜辅助分类单元；
[0037]图8为另一个实施例中生物细胞图像分类方法的流程示意图；
[0038]图9为又一个实施例中生物细胞图像分类方法的流程示意图；
[0039]图10为一个实施例中生物细胞图像分类装置的结构框图；
[0040]图11为另一个实施例中生物细胞图像分类装置的结构框图；
[0041]图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0042]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0043]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0044]本申请实施例提供的生物细胞图像分类方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，数据存储系统可以存储服务器102需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器102上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器102获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像；将第一细胞图像输入光学显微镜分类模型进行分类处理，得到第一分类结果；若第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图像；将第二细胞图像输入电子显微镜分类模型进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生物细胞图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像；将所述第一细胞图像输入光学显微镜分类模型进行分类处理，得到第一分类结果；若所述第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图像；将所述第二细胞图像输入电子显微镜分类模型进行分类处理，得到第二分类结果，并将所述第二分类结果反馈至客户端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取通过光学显微镜采集的第一细胞图像包括：获取通过光学显微镜以低倍放大倍率采集的第一低倍放大细胞图像；根据所述第一低倍放大细胞图像，将所述光学显微镜的镜头移动至所述第一细胞图像的目标区域上方；获取通过光学显微镜以高倍放大倍率对所述目标区域进行采集所得的第一高倍放大细胞图像，并将所述第一高倍放大细胞图像作为所述第一细胞图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜采集的第二细胞图像包括：若所述第一分类结果符合预设条件，获取通过透射电子显微镜以低倍放大倍率采集的第二低倍放大细胞图像；根据所述第二低倍放大细胞图像，将所述透射电子显微镜的镜头移动至所述第二细胞图像的目标区域上方；获取通过所述透射电子显微镜以高倍放大倍率对所述目标区域进行采集所得的第二高倍放大细胞图像，并将所述第二高倍放大细胞图像作为所述第二细胞图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取通过所述透射电子显微镜采集的细胞图像样本，并由所述细胞图像样本组成训练数据集合；根据所述训练数据集合对预训练的学习模型进行参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王莹，周玉利，茹进伟，
申请(专利权)人：深圳市第二人民医院深圳市转化医学研究院，
类型：发明
国别省市：