专利汇可以提供基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法,包括步骤S1-S7,本方案提出基于胶囊网络技术的全自动白细胞分类计数方法,针对外周血涂片的 显微镜 图像进行精准的白细胞分类计数,通过步骤S1-S3对白细胞的准确 定位 分割,即从图像中将白细胞同红细胞、血小板等其他细胞区分开;步骤S4-S7对白细胞进行分类,通过胶囊网络模型学习出辨识 力 强的图像特征,并基于其进行白细胞亚型的分类;最后运用于对白细胞进行计数。本发明所提出的白细胞分类计数方法中的分类模型能够捕获细胞之间更微小的差异,获得较高的准确性。,下面是基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法专利的具体信息内容。
1.一种基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:筛选经标准染色后的外周血涂片的显微镜图像I0;
S2:将待处理的外周血涂片的显微镜图像I与显微镜图像I0进行颜色归一化,获得显微镜图像I1;
S3:通过对显微镜图像I1进行颜色解卷积,定位出显微镜图像I1上的白细胞,获得白细胞图像;
S4:将白细胞图像输入胶囊网络中的卷积层,输出特征图;
S5:将特征图输入主胶囊层中,将特征图组织成胶囊节点的格式,并产生包含初始特征的1152个胶囊,每个所述胶囊节点的输出均为128维矢量;
S6:胶囊节点依次通过第一表示胶囊层和第二表示胶囊层路由到输出层封装;输出层输出矢量长度最长的胶囊节点所对应的类别,即为图像I所包含的白细胞类型;
S7:根据所述白细胞类型,对白细胞分类进行累计计数。
2.根据权利要求1所述的基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法,其特征在于,所述步骤S2具体为:
S21:采用图像颜色传递算法将待处理的外周血涂片的显微镜图像I进行处理,使显微镜图像I的均值和方差与显微镜图像I0的一致,并得到显微镜图像I1。
3.根据权利要求1所述的基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法,其特征在于,所述步骤S3包括:
S31:计算显微镜图像I1的矩阵W,所述矩阵W的尺寸为3×3;
S32:将显微镜图像I1沿矩阵W的三列进行投影,获得位于矩阵W中第一通道的亚甲基蓝染色图像和第二通道的伊红染色图像;
S33:将亚甲基蓝染色图像二值化,得到白细胞图像。
4.根据权利要求3所述的基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法,其特征在于,所述步骤矩阵W的第一列和第二列分别为染色剂亚甲基蓝和伊红对应的染色矢量。
5.根据权利要求1所述的基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法,其特征在于,所述第一表示胶囊层包含16个64维的胶囊节点,所述第二表示胶囊层包含5个16维的胶囊节点。
6.根据权利要求1所述的基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法,其特征在于,所述第二表示胶囊层与输出层之间还包括第一全连接层和第二全连接层,所述第一全连接层包含512个胶囊节点,所述第二全连接层包含1024个胶囊节点。
7.根据权利要求1所述的基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法,其特征在于,所述卷积层中有256个特征映射,所述卷积层内核大小为9×9,所述卷积层步长为1。
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