一种基于弱监督和半监督的细胞核分割方法

本发明公开了一种基于弱监督和半监督的细胞核分割方法，包括以下步骤：S1、选取任意乳腺癌病理图像库中的病理图像及其部分点标签作为待检测图像，使用扩展的高斯滤波算法对标记点进行初始训练；然后采用背景传播的方法进行自训练，通过不断迭代更新，获取较为精准的细胞核检测结果，并利用课程学习策略，先用简单的样本对模型进行训练，然后随着模型的改进逐渐增加样本的难度，以增强模型的学习能力；S2、使用S1得到的完整点标签生成三种弱标签，包括：1)生成Voronoi标签。本发明降低了对模型的要求，能够利用有限的弱标签数据，又能够保持较高分割准确性，同时也提高了分隔的效率，有利于对细胞核的边缘和形状信息的处理。