基于深度学习的间质瘤有丝分裂细胞识别和计数方法

本发明提出基于深度学习的间质瘤有丝分裂细胞识别和计数方法，包括：获取并预处理染色后的胃肠道间质瘤组织切片图像；将预处理后的切片图像进行切分；利用数据增强技术对生成的图像块进行扩充；构建基于YOLOv10的目标检测模型；应用多源域适应技术；对识别出的有丝分裂细胞进行计数，并生成相应的统计数据；将模型的预测结果展示在功能平台上，由医生对标注结果进行验证和修正；利用医生修正后的数据对模型进行再训练。本发明通过自动化的检测与统计，模型能够生成详尽的细胞密度分布图和热力图，帮助医生更好地理解肿瘤的增殖模式和区域活跃度。这些数据为医生的诊断和治疗方案的制定提供了科学依据，推动了个性化治疗的实施。