摘要
本发明提供了一种明场图像中类器官计数方法、系统、设备及介质,属于生物医学图像处理领域,包括以下步骤:获取非荧光标记的类器官明场图像数据集;在多尺度卷积神经网络模型中加入双池化,在池化处理后加入多尺度支卷积模块,得到改进的多尺度卷积神经网络模型;将数据集的图像数据输入改进的多尺度卷积神经网络模型中进行训练,得到图像分割模型。将待检测的类器官图像输入图像分割模型,得到分割结果;利用椭圆拟合算法对分割图像中重叠区域的类器官轮廓进行拟合,拟合后统计图中类器官的数量。通过模型捕捉复杂的图像结构,而椭圆拟合算法处理提升了对类器官重叠区域计数的准确性,有利于观察人体深部组织结构。
技术关键词
卷积神经网络模型
图像分割模型
计数方法
卷积模块
拟合算法
输入多尺度
生物医学图像处理
构建训练集
边缘检测
编码器
观察人体
数据
计数系统
图像结构
解码器
注意力
边缘轮廓
系统为您推荐了相关专利信息
智能诊断方法
卷积模块
卷积注意力网络
Softmax分类器
全局平均池化
二维骨架序列
视频
特征提取网络
关键点
光流特征
电化学储能系统
卷积神经网络模型
健康状态评估方法
预测误差
指标
糖尿病视网膜病变
图像分类方法
预处理图像数据
跨模态融合特征
血管分割