实例分割模型的训练方法、装置、服务器及存储介质与流程

本技术实施例涉及计算机，特别涉及一种实例分割模型的训练方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术：

1、通过对生物组织内的ssdna(single stranded dna，单链脱氧核糖核酸)进行荧光染色与成像，可以得到ssdna图像。其中，包含ssdna的细胞组织呈亮绿色，无法附着染色剂的位置无颜色。由于细胞是实例的一种，因此通过实例分割模型即可从ssdna图像中确定细胞的位置和轮廓。

2、相关技术中，可以通过无监督学习方式来训练实例分割模型。无监督学习方式是指训练实例分割模型的过程中，实例分割模型通过ssdna图像上的像素值和形状轮廓等形态学特征确定细胞的位置和轮廓。

3、但是，由于制备ssdna图像的过程中，存在染色不均匀或者部分细胞被破坏的问题，难以在ssdna图像中辨别细胞的位置和轮廓，导致实例分割模型的训练效果较差。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种实例分割模型的训练方法、装置、服务器及存储介质，使得训练之后的第一实例分割模型能够对采用第二染色方式进行染色的细胞图像进行细胞分割。所述技术方案如下：

2、一方面，提供了一种实例分割模型的训练方法，所述方法包括：

3、获取第一染色图像集，所述第一染色图像集包括具有标注信息的多个第一染色图像，所述第一染色图像为通过第一染色方式对细胞的外轮廓进行染色得到的细胞图像，所述标注信息用于指示所述第一染色图像中至少一个细胞的位置和轮廓；

4、对于任一第一染色图像，基于所述第一染色图像的标注信息，在所述第一染色图像对应的目标染色图像中，确定至少一个置信区域，所述目标染色图像为通过第二染色方式对细胞的单链脱氧核糖核酸进行染色得到的细胞图像，所述目标染色图像和所述第一染色图像通过对同一细胞图像进行染色得到，所述置信区域为所述标注信息所指示的细胞所在的像素区域；

5、基于所述目标染色图像中的至少一个置信区域，训练第一实例分割模型，所述第一实例分割模型用于确定采用第二染色方式进行染色的细胞图像中细胞的位置和轮廓。

6、另一方面，提供了一种实例分割模型的训练装置，所述装置包括：

7、获取模块，用于获取第一染色图像集，所述第一染色图像集包括具有标注信息的多个第一染色图像，所述第一染色图像为通过第一染色方式对细胞的外轮廓进行染色得到的细胞图像，所述标注信息用于指示所述第一染色图像中至少一个细胞的位置和轮廓；

8、确定模块，用于对于任一第一染色图像，基于所述第一染色图像的标注信息，在所述第一染色图像对应的目标染色图像中，确定至少一个置信区域，所述目标染色图像为通过第二染色方式对细胞的单链脱氧核糖核酸进行染色得到的细胞图像，所述目标染色图像和所述第一染色图像通过对同一细胞图像进行染色得到，所述置信区域为所述标注信息所指示的细胞所在的像素区域；

9、第一训练模块，用于基于所述目标染色图像中的至少一个置信区域，训练第一实例分割模型，所述第一实例分割模型用于确定采用第二染色方式进行染色的细胞图像中细胞的位置和轮廓。

10、在一些实施例中，所述确定模块，用于对于任一第一染色图像，基于所述第一染色图像的标注信息所指示的至少一个目标细胞，在所述第一染色图像中确定至少一个第一像素区域，所述第一像素区域为所述至少一个目标细胞所在的像素区域；对于任一第一像素区域，在所述目标染色图像中，确定所述第一像素区域对应的置信区域。

11、在一些实施例中，所述确定模块，用于对于任一第一染色图像，基于所述第一染色图像的标注信息所指示的至少一个目标细胞，在所述第一染色图像中确定至少一个第一像素区域，所述第一像素区域为所述至少一个目标细胞所在的像素区域；对所述至少一个第一像素区域分别进行扩张，得到至少一个第二像素区域；对于任一第二像素区域，在所述目标染色图像中，确定所述第二像素区域对应的置信区域。

12、在一些实施例中，所述第一训练模块，用于保持所述至少一个置信区域中的像素不变，将所述目标染色图像中非置信区域的像素随机置零，所述非置信区域为所述目标染色图像中除置信区域以外的区域；基于所述至少一个置信区域和随机置零后的所述非置信区域，训练所述第一实例分割模型。

13、在一些实施例中，所述装置还包括：

14、第二训练模块，用于基于具有标注信息的多个第三染色图像，训练第二实例分割模型，所述第三染色图像为通过所述第一染色方式对细胞的外轮廓进行染色得到的细胞图像，所述第二实例分割模型用于确定采用第一染色方式进行染色的细胞图像中细胞的位置和轮廓；

15、第一细胞分割模块，用于基于所述第二实例分割模型，对未进行标注的多个第四染色图像进行细胞分割处理，得到所述多个第四染色图像的细胞分割结果，所述第四染色图像为通过所述第一染色方式对细胞的外轮廓进行染色得到的细胞图像，所述细胞分割结果包括所述第四染色图像的标注信息以及所述标注信息的置信度；

16、修正模块，用于对于任一第四染色图像，基于所述第四染色图像的标注信息的置信度，对所述第四染色图像的标注信息进行修正，得到所述第四染色图像对应的第一染色图像。

17、在一些实施例中，所述修正模块，用于在所述标注信息的置信度小于置信度阈值的情况下，获取人工修正信息；基于所述人工修正信息，对所述第四染色图像的标注信息进行修正，得到所述第四染色图像对应的第一染色图像。

18、在一些实施例中，所述装置还包括：

19、第二细胞分割模块，用于通过所述第一实例分割模型对待分割的目标细胞图像进行细胞分割处理，得到第一分割信息，所述目标细胞图像为采用所述第二染色方式进行染色的细胞图像，所述第一分割信息用于指示所述目标细胞图像中细胞的位置和轮廓；

20、后处理模块，用于对所述第一分割信息进行去重和去除极值中的至少一种，得到第二分割信息，所述去重用于去除重叠率高于第一阈值的细胞，所述去除极值用于去除细胞面积大于第二阈值的细胞和细胞面积小于第三阈值的细胞。

21、另一方面，提供了一种服务器，所述服务器包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由所述处理器加载并执行，以实现如上述方面所述的实例分割模型的训练方法。

22、另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由处理器加载并执行，以实现如上述方面所述的实例分割模型的训练方法。

23、另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行，以实现如上述方面所述的实例分割模型的训练方法。

24、本技术实施例提供了一种实例分割模型的训练方案，由于目标染色图像和第一染色图像是通过对同一细胞图像进行染色得到的，因此通过基于第一染色图像的标注信息，能够在第一染色图像对应的目标染色图像中，确定至少一个置信区域，也即较为准确地在目标染色图像中确定该标注信息指示的细胞所在的像素区域，实现了在目标染色图像中对细胞的位置和轮廓进行标注。基于目标染色图像中的至少一个置信区域，训练第一实例分割模型，使得训练之后的第一实例分割模型能够对采用第二染色方式进行染色的细胞图像中的细胞进行分割，即确定该细胞图像中至少一个细胞的位置和轮廓。