摘要
本发明公开了一种面向骨髓巨核细胞自动检测与计数方法、系统及介质,本发明方法包括将骨髓涂片全景图像分割得到的局部图像进行细胞过滤提取细胞边界框集合;对细胞边界框集合主动样本选择生成指导掩模;在指导掩模的指导下进行样本主动筛选;基于主动筛选得到的图像样本预训练掩蔽自编码器MAE;将预训练好的掩蔽自编码器MAE的编码器权重导入基于掩蔽自编码器MAE的骨髓巨核细胞检测分类模型,并对骨髓巨核细胞检测分类模型进行端到端的训练以用于实现对目标域T的骨髓巨核细胞图像数据集的骨髓巨核细胞检测与计数。本发明旨在实现骨髓巨核细胞自动识别、解决骨髓巨核细胞类间不平衡问题,提高骨髓巨核细胞的分类精度和识别能力。
技术关键词
骨髓
计数方法
编码器
检测分类模型
样本
感兴趣区域图像
重构误差
像素
图像分割
颜色
特征提取方式
复合掩模
特征提取模型
图像块
微处理器
可读存储介质
计数系统
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取方法
恶意代码同源
攻击特征提取
深度信念网络
初始聚类中心
深度学习模型
评价方法
反向传播方法
二值化图像
坐标
效率预测方法
皮尔逊相关系数
飞灰
层次聚类算法
Fe2O3含量