本發明涉及圖像處理，具體涉及一種細胞計數方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品。

背景技術：

1、細胞計數是醫學圖像研究中一個重要的問題，精準的細胞計數能夠準確檢測細胞潛在疾病及相關病變。

2、目前，現有的細胞計數方法主要包括基于密度圖的細胞計數方法和基于偽邊界框定位的細胞計數方法?；诿芏葓D的計數方法是使用密度圖回歸來實現細胞計數，即采用像素級的密度圖回歸，直接預測每個像素點的密度值，然后通過累加整個圖像的密度值來得到總細胞數。而基于密度圖的細胞計數方法無法提供細胞個體的確切位置，因此無法展開后續的細胞分析處理任務?；趥芜吔缈蚨ㄎ坏募毎嫈捣椒ㄖ饕峭ㄟ^預測細胞個體的位置來進行計數，該方法依賴生成的偽邊界框來實現細胞計數和定位。當細胞高度擁擠或重合時，使用基于偽邊界框定位的細胞計數方法則會出現多個細胞識別為單個細胞的情況。

3、鑒于此，亟需一種既能夠精確定位細胞個體，又能夠準確預測出細胞數量的方法。

技術實現思路

1、有鑒于此，本發明提供了一種細胞計數方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品，以實現在精準定位細胞個體的同時能夠準確預測出細胞數量。

2、第一方面，本發明提供了一種細胞計數方法，該方法包括：

3、獲取細胞圖像以及細胞圖像一一對應的細胞標記信息，細胞標記信息包括預先標記的參考點位置信息以及細胞數量；

4、將細胞圖像輸入預先構建的細胞預測模型，獲得細胞圖像對應的細胞預測點信息；細胞預測點信息包括細胞預測點位置信息以及與細胞預測點一一對應的置信度值；

5、基于細胞標記信息、細胞預測點信息，將細胞圖像對應的參考點與細胞預測點進行一一匹配，獲得匹配結果；

6、基于匹配結果調整細胞預測模型，細胞預測模型用于預測細胞位置以及細胞數量。

7、本發明中，通過接收一組帶標注的點標簽圖用于訓練，并在推理過程中直接在細胞圖像中預測一組細胞預測點，包括細胞預測點位置信息以及細胞數量，通過訓練獲得細胞預測模型，可以同時實現細胞的計數和定位，且省去多余中間表示步驟，提高了細胞的定位精度和計數性能。

8、在一種可選的實施方式中，基于細胞標記信息、細胞預測點信息，將細胞圖像對應的參考點與細胞預測點進行一一匹配，包括：

9、基于細胞預測點位置信息、參考點位置信息、每個細胞預測點一一對應的置信度值，計算細胞預測點與參考點之間的偏移量，獲得偏移矩陣；

10、基于偏移矩陣，采用匈牙利算法，最小化參考點與細胞預測點之間的偏移量，確定細胞預測點一一對應的參考點。

11、本實施方式中，采用一對一匹配方式不僅避免了將多個參考點匹配到同一個預測點以及將多個預測點與同一參考點匹配的兩種意外情況，還可以提高細胞預測點與參考點之間的匹配準確性，使得細胞預測結果更加準確。

12、在一種可選的實施方式中，通過以下公式計算細胞預測點與參考點之間的偏移量：

13、

14、其中，p表示參考點、表示細胞預測點、pi表示第i個參考點對應的參考點位置信息、表示第j個細胞預測點對應的細胞預測點位置信息、表示第j個細胞預測點對應的置信度值、||·||2表示第i個參考點與第j個細胞預測點之間的距離、τ表示權重、n表示參考點總數量、m表示細胞預測點總數量。

15、本實施方式中，通過計算細胞預測點與參考點之間的偏移量，能夠有效量化細胞檢測結果的準確性，以便優化模型性能。這個方法不僅可以幫助識別細胞位置的誤差，還可以通過結合置信度值來對高質量預測進行加權，從而增強模型在識別高濃度細胞下的穩定性和準確性。

16、在一種可選的實施方式中，細胞預測模型包括：

17、依次連接的預訓練卷積神經網絡、特征金字塔網絡以及解碼網絡；

18、解碼網絡的輸出端還分別與回歸分支網絡以及分類分支網絡連接。

19、本實施方式中，使用預訓練卷積神經網絡進行特征提取，以及結合特征金字塔網絡和解碼網絡的結構，可以充分利用圖像的多尺度特征，從而提高細胞檢測的精度，進而能夠有效提高細胞計數和定位的精確性。

20、在一種可選的實施方式中，將細胞圖像輸入預先構建的細胞預測模型，獲得細胞圖像對應的細胞預測點信息，包括：

21、通過預訓練卷積神經網絡從細胞圖像中提取第一圖像特征；

22、基于第一圖像特征，通過特征金字塔網絡進行特征上采樣以及特征融合，獲得第二圖像特征；

23、基于第二圖像特征，通過解碼網絡進行特征解碼，生成特征圖；

24、將特征圖輸入分別輸入回歸分支網絡以及分類分支網絡，其中，回歸分支網絡用于輸出細胞預測點位置信息；分類分支網絡用于輸出每個細胞預測點一一對應的置信度值。

25、本實施方式中，通過預訓練卷積神經網絡提取圖像特征，可以有效捕捉細胞圖像中的重要信息；特征金字塔網絡進行特征上采樣和融合，可以使得不同尺度的特征能夠被充分利用；解碼網絡生成特征圖，可以使得后續的回歸和分類結果更加準確；回歸分支網絡和分類分支網絡分別輸出細胞預測點位置信息和置信度值，可以確保細胞位置和數量的準確預測。

26、第二方面，本發明提供了一種細胞計數方法，方法包括：

27、獲取待計數細胞圖像；

28、將待計數細胞圖像輸入上述任一實施方式所述的細胞計數方法中的細胞預測模型，輸出待計數細胞圖像中的細胞數量以及每個細胞一一對應的細胞位置。

29、第三方面，本發明提供了一種細胞計數裝置，該裝置包括：

30、獲取模塊，用于獲取細胞圖像以及細胞圖像一一對應的細胞標記信息，細胞標記信息包括預先標記的參考點位置信息以及細胞數量；

31、預測模塊，用于將細胞圖像輸入預先構建的細胞預測模型，獲得細胞圖像對應的細胞預測點信息；細胞預測點信息包括細胞預測點位置信息以及與細胞預測點一一對應的置信度值；

32、匹配模塊，用于基于細胞標記信息、細胞預測點信息，將細胞圖像對應的參考點與細胞預測點進行一一匹配，獲得匹配結果；

33、優化模塊，用于基于匹配結果調整細胞預測模型，細胞預測模型用于預測細胞位置以及細胞數量。

34、第四方面，本發明提供了一種計算機設備，包括：存儲器和處理器，存儲器和處理器之間互相通信連接，存儲器中存儲有計算機指令，處理器通過執行計算機指令，從而執行上述第一方面或其對應的任一實施方式的細胞計數方法。

35、第五方面，本發明提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，計算機指令用于使計算機執行上述第一方面或其對應的任一實施方式的細胞計數方法。

36、第六方面，本發明提供了一種計算機程序產品，包括計算機指令，計算機指令用于使計算機執行上述第一方面或其對應的任一實施方式的細胞計數方法。

37、需要說明的是，由于本發明提供的細胞計數裝置，計算機設備、計算機可讀存儲介質以及計算機程序產品與上述的細胞計數方法是對應的。因此，關于細胞計數裝置，計算機設備、計算機可讀存儲介質以及計算機程序產品的有益效果，請參見上文細胞計數方法的對應有益效果的描述，在此不再贅述。