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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请属于生物识别领域，公开了一种肾小球病理切片图像的细胞检测方法、装置及设备，其中方法包括：获取待检测的肾小球病理切片图像；将待检测的肾小球病理切片图像输入至预设神经网络模型中进行识别检测，其中，预设神经网络模型为神经网络经过预定数量对系膜细胞、内皮细胞和足细胞进行识别标注的肾小球病理切片图像训练得到的；从预设神经网络模型的三个输出通道中分别输出待检测的肾小球病理切片图像中的系膜细胞、内皮细胞和足细胞的概率图；根据系膜细胞、内皮细胞和足细胞的概率图计算待检测的肾小球病理切片图像中系膜细胞、内皮细胞和足细胞的数量。根据系膜细胞、内皮细胞和足细胞的数量确定病人的病因以及病况，准确的制定治疗方案。

主权项：1.一种肾小球病理切片图像的细胞检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测的肾小球病理切片图像；将所述待检测的肾小球病理切片图像输入至预设神经网络模型中进行识别检测，其中，所述预设神经网络模型为U-net神经网络经过预定数量对系膜细胞、内皮细胞和足细胞进行识别标注的肾小球病理切片图像训练得到的；从所述预设神经网络模型的三个输出通道中分别输出所述待检测的肾小球病理切片图像中的系膜细胞、内皮细胞和足细胞的概率图；根据所述系膜细胞、内皮细胞和足细胞的概率图计算所述待检测的肾小球病理切片图像中系膜细胞、内皮细胞和足细胞的数量；所述U-net神经网络包括U-net模块、特征金字塔网络和变分自编码器；在所述将所述待检测的肾小球病理切片图像输入至预设神经网络模型中进行识别检测之前，所述方法包括：将处理后的肾小球病理切片图像输入U-net神经网络的U-net模块进行特征图像的提取；将所述特征图像输入U-net神经网络的特征金字塔网络进行分割处理输出肾小球边缘、系膜细胞、内皮细胞、足细胞的分割结果概率图；将所述特征图像输入U-net神经网络的变分自编码器进行图像重建，并根据重建的图像与原肾小球病理切片图像的差异计算损失函数，并根据所述损失函数对所述U-net神经网络进行调整，完成对肾小球病理切片图像的学习训练；重复学习训练的过程直至所有训练集中的肾小球病理切片图像全部学习训练完成，将训练完成的U-net神经网络中的变分自编码器去除得到所述预设神经网络模型。

全文数据：

权利要求：

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