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申请/专利权人：武汉互创联合科技有限公司
摘要：本发明公开了基于模糊剔除和多聚焦图像融合的胚胎原核目标计数方法，包括步骤：S1将一组待检测的多聚焦胚胎细胞图像使用拉普拉斯算子进行模糊评估，删除曝光模糊的胚胎图像；S2构建融合模型，对多聚焦胚胎细胞图像提取浅层局部特征，对于不同的胚胎细胞图像之间通过信息交互模块获得图像特征之间的公共信息以及差异特征，再通过特征重建模块恢复融合图像的细节信息；S3采用检测模型对多聚焦胚胎细胞图像中的原核个数进行识别。本发明对原核目标在不同聚焦图像中清晰度不同导致原核目标识别受阻，设计了基于交叉注意力的融合网络，通过融合多聚焦胚胎图像，得到包含所有原核目标的清晰融合图像，提高原核目标检测效率。
主权项：1.一种基于模糊剔除和多聚焦图像融合的胚胎原核目标计数方法，其特征在于：包括如下步骤：S1将一组待检测的多聚焦胚胎细胞图像使用拉普拉斯算子进行模糊评估，删除曝光模糊的胚胎图像；S2构建融合模型，对多聚焦胚胎细胞图像提取浅层局部特征，对于不同的胚胎细胞图像之间通过信息交互模块获得图像特征之间的公共信息以及差异信息，再通过特征重建模块恢复融合图像的细节信息；所述信息交互模块包括权重矩阵生成模块、差异信息提取模块、公共信息注入模块和融合输出模块，所述权重矩阵生成模块用于提取不同聚焦胚胎细胞图像之间的可学习的权重矩阵；所述差异信息提取模块用于提取差异信息特征；所述公共信息注入模块从不同聚焦胚胎图像中提取公共信息，所述融合输出模块用于融合差异信息提取模块、公共信息注入模块的输出；所述权重矩阵生成模块使用可学习的权重矩阵生成两个不同聚焦胚胎图像特征图F1、F2的查询向量Q1，Q2、键向量K1，K2和值向量V1，V2；计算特征图F2的查询向量Q2和特征图F1的键向量K1之间的相似性矩阵，乘以特征图F1的值向量V1以推断查询向量Q2和值向量V1之间的公共信息；所述差异信息提取模块去除公共信息获得差异信息，将差异信息注入特征图F2的查询向量Q2中，再经过归一化和多层感知，得到输出特征；S3采用检测模型对多聚焦胚胎细胞图像中的原核个数进行识别。
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权利要求：
百度查询： 武汉互创联合科技有限公司 基于模糊剔除和多聚焦图像融合的胚胎原核目标计数方法
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