细胞图像识别方法、装置、电子设备及存储介质

本发明涉及图像处理，具体而言，涉及一种细胞图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、目前因血细胞人工智能识别设备的扫描仪，在进行自动扫描及细胞图像采集过程中，主要是通过显微镜下玻片背景中的成熟红细胞作为参照物，来进行扫描及识别的。若染色后的玻片上的体液中没有红细胞或红细胞少，则通常无法对玻片上的体液进行细胞的智能识别。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种细胞图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够改善显微镜下玻片上无红细胞或红细胞较少时而无法对玻片上的体液进行细胞识别的问题。

2、为实现上述技术目的，本申请采用的技术方案如下：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种细胞图像识别方法，所述方法包括：

4、获取显微镜在第一放大倍率下的第一图像，所述第一图像为采集所述显微镜下的载物玻片上染色后的体液得到的图像；

5、根据所述第一图像判断所述载物玻片是否存在对焦目标；

6、当所述第一图像中不存在所述对焦目标时，通过投影模块，向所述载物玻片投射红细胞图像以作为所述对焦目标；

7、获取所述显微镜在第二放大倍率下的第二图像，其中，所述第二图像为采集所述显微镜根据投射的所述红细胞图像对焦所述载物玻片得到的图像，所述第二放大倍率大于所述第一放大倍率；

8、将所述第二图像输入基于深度学习算法的经过训练的细胞识别模型，得到由所述细胞识别模型输出的第一识别结果，所述第一识别结果包括所述第二图像的检测区域中的细胞种类和细胞数量。

9、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：

10、记录在获取所述第二图像时所述显微镜的目标焦距，并关闭所述投影模块；

11、获取所述显微镜在所述第二放大倍率下的第三图像，所述第三图像为采集所述显微镜在所述目标焦距下对焦所述载物玻片得到的图像；

12、将所述第三图像输入所述细胞识别模型，得到由所述细胞识别模型输出的第二识别结果；所述第二识别结果包括所述第三图像的检测区域中的细胞种类和细胞数量。

13、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在获取所述显微镜在第二放大倍率下的第二图像之前，所述方法还包括：

14、通过光源模块向所述载物玻片照射有色光。

15、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，根据所述第一图像判断所述载物玻片是否存在对焦目标，包括：

16、将所述第一图像灰度处理得到灰度图像；

17、根据预设的边缘提取算法，提取所述灰度图像中的边缘特征；

18、根据所述边缘特征对应的图区面积和所述边缘特征的灰度值，确定所述载物玻片是否存在所述对焦目标，其中，当所述灰度值小于等于预设灰度对应的边缘特征的图区面积超过预设面积时，确定所述载物玻片存在所述对焦目标。

19、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，根据所述第一图像判断所述载物玻片是否存在对焦目标，包括：

20、判断所述第一图像中是否存在表征红细胞的图区；

21、当所述第一图像中不存在表征红细胞的图区时，确定所述载物玻片上不存在所述对焦目标。

22、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述投影模块为三维投影模块，所述红细胞图像为三维红细胞的图像。

23、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述投影模块为二维投影模块，所述红细胞图像为二维红细胞的图像。

24、第二方面，本申请实施例还提供一种细胞图像识别装置，所述装置包括：

25、第一获取单元，用于获取显微镜在第一放大倍率下的第一图像，所述第一图像为采集所述显微镜下的载物玻片上染色后的体液得到的图像；

26、判断单元，用于根据所述第一图像判断所述载物玻片是否存在对焦目标；

27、投影单元，用于当所述第一图像中不存在所述对焦目标时，通过投影模块，向所述载物玻片投射红细胞图像以作为所述对焦目标；

28、第二获取单元，用于获取所述显微镜在第二放大倍率下的第二图像，其中，所述第二图像为采集所述显微镜根据投射的所述红细胞图像对焦所述载物玻片得到的图像，所述第二放大倍率大于所述第一放大倍率；

29、识别单元，用于将所述第二图像输入基于深度学习算法的经过训练的细胞识别模型，得到由所述细胞识别模型输出的第一识别结果，所述第一识别结果包括所述第二图像的检测区域中的细胞种类和细胞数量。

30、第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行上述的方法。

31、第四方面，本申请实施例还提供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计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的方法。

32、采用上述技术方案的发明，具有如下优点：

33、在本申请提供的技术方案中，当采集显微镜下的第一图像中不存在对焦目标时，通过投影模块，向载物玻片投射红细胞图像以作为对焦目标，然后，获取显微镜在第二放大倍率下的第二图像，其中，第二图像为采集显微镜根据投射的红细胞图像对焦载物玻片得到的图像；再将第二图像输入基于深度学习算法的经过训练的细胞识别模型，得到由细胞识别模型输出的第一识别结果。如此，显微镜下玻片上无红细胞或红细胞较少时，通过向载物玻片投射红细胞图像以作为对焦目标，使得显微镜可以对载物玻片上的体液细胞进行对焦，从而能得到清晰的图像作为第二图像，然后，便可以利用第二图像进行体液细胞的识别，从而能改善因显微镜下玻片上无红细胞或较少的红细胞作为背景识别细胞的情况下，无法实现图像聚焦，进而无法对玻片上的体液样本或红细胞较少的血液样本进行细胞识别的问题，扩大细胞识别的适用场景。

技术特征：

1.一种细胞图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述显微镜在第二放大倍率下的第二图像之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一图像判断所述载物玻片是否存在对焦目标，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一图像判断所述载物玻片是否存在对焦目标，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影模块为三维投影模块，所述红细胞图像为三维红细胞的图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影模块为二维投影模块，所述红细胞图像为二维红细胞的图像。

8.一种细胞图像识别装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种细胞图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：当采集显微镜以第一倍率得到的第一图像中不存在对焦目标时，通过投影模块，向载物玻片投射红细胞图像以作为对焦目标；获取显微镜在第二放大倍率下的第二图像，其中，第二图像为采集显微镜根据投射的红细胞图像对焦载物玻片得到的图像，第二放大倍率大于第一放大倍率；将第二图像输入基于深度学习算法的经过训练的细胞识别模型，得到由细胞识别模型输出的第一识别结果，第一识别结果包括第二图像的检测区域中的细胞种类和细胞数量。如此，能改善因显微镜下玻片上无红细胞或较少的红细胞下，无法实现图像聚焦，进而无法对玻片上的体液样本进行细胞识别的问题。

技术研发人员：杨武晨,张曦,彭贤贵,张诚,陶廷露,刘思恒,邓小娟
受保护的技术使用者：中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13