一种胶质瘤干细胞图像分割方法及系统

本发明属于深度学习与医学图像分析领域，提供了一种胶质瘤干细胞图像分割方法及系统，针对胶质肿瘤干细胞形态异质性高、边界模糊及微小目标易漏检的问题，在深度学习网络模型框架的基础上进行三阶段改进：预处理阶段引入动态数据增强策略，通过CLAHE结合高斯滤波算法对病理图像进行图像增强；特征提取阶段采用双向特征金字塔网络（BiFPN），BiFPN模块实现跨尺度特征的高效融合，实现更精确的细胞图像分割和细胞计数。