(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211331829.0 (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 成都西交智汇大 数据科技有限公司 地址 611731 四川省成 都市高新区西芯大 道3号3栋6层602室 (72)发明人 李迪　张志鸿　 (74)专利代理 机构 北京集智东方知识产权代理 有限公司 1 1578 专利代理师 刘林　陈攀 (51)Int.Cl. G06V 20/69(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种血细胞识别方法、 装置、 设备及可读存 储介质 (57)摘要 本发明提供了一种血细胞识别方法、 装置、 设备及可读存储介质， 涉及细胞识别技术领域， 所述方法包括获取第一信息、 参考信息和训练后 的神经网络模 型； 将第一信息和参考信息进行预 处理， 得到预处理后的第一信息和预处理后的参 考信息； 将预处理后的第一信息发送至所述训练 后的神经网络模 型得到第一特征图， 将预处理后 的参考信息发送至训练后的神经网络模型得到 第二特征图； 根据第一特征图和第二特征图识别 学生标注的血细胞玻片样本图像是否正确， 本发 明通过神经网络模型生成第一信息和参考信息 对应的特征图， 再对特征图进行聚类 分析实现血 细胞的智能化识别， 大 大的减少了人工成本 。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115393846 A 2022.11.25 CN 115393846 A 1.一种血细胞识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一信息、 参考信息和训练后的神经网络模型， 所述第一信息包括学生标注的血 细胞玻片样本图像， 所述 参考信息为预 先标注的血细胞玻片样本图像； 将所述第一信 息和所述参考信 息进行预处理， 得到预处理后的第 一信息和预处理后的 参考信息， 所述预处 理后的参 考信息包括去模糊后的参 考信息； 将所述预处理后的第 一信息发送至所述训练后的神经网络模型得到第 一特征图， 将所 述预处理后的参 考信息发送至所述训练后的神经网络模型 得到第二特 征图； 根据所述第一特征图和所述第二特征图识别学生标注的血细胞玻片样本图像是否正 确。 2.根据权利要求1所述的血细胞识别方法， 其特征在于， 获取所述训练后的神经网络模 型， 包括： 获取第二样本集和噪声样本， 所述第 二样本集包括至少一个学生观察的血细胞玻片样 本图像、 所述噪声样本包括亮度噪声和对比度噪声； 将所述第二样本集和所述噪声样本均发送至生成器中得到对抗样本； 根据所述对抗样本对所述第二样本集进行扩充得到扩充后的样本集； 利用所述扩充后的样本集对神经网络模型进行训练， 得到训练后的神经网络模型。 3.根据权利要求1所述的血细胞识别方法， 其特征在于， 根据所述第 一特征图和所述第 二特征图识别学生标注的血细胞玻片样本图像是否正确， 包括： 利用转置卷积层对所述第 二特征图进行上采样， 得到与 所述参考信 息尺寸相同的第 三 特征图； 将第三特征图中红细胞对应的像素点的像素、 白细胞对应的像素点的像素和背景对应 的像素点的像素进行修改， 得到第四特 征图； 根据所述第四特征图对所述第一特征图进行聚类分析判断学生标注的血细胞玻片样 本图像是否正确。 4.根据权利要求3所述的血细胞识别方法， 其特征在于， 根据所述第四特征图对所述第 一特征图进行聚类分析判断学生标注的血细胞玻片样本图像是否正确， 包括： 利用聚类算法对所述第一特征图进行聚类分析， 得到第二信息， 所述第二信息包括第 一特征图中包括的红细胞的中心坐标和白细胞的中心坐标； 根据所述第 二信息在所述第四特征图中找到对应的像素点， 并判断两像素点的像素值 是否一致， 得到判断结果； 根据所述判断结果判断学生标注的血细胞玻片样本图像是否正确。 5.一种血细胞识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取第一信息、 参考信 息和训练后的神经网络模型， 所述第 一信息包括 学生标注的血细胞玻片样本图像， 所述 参考信息为预 先标注的血细胞玻片样本图像； 处理模块， 用于将所述第一信息和所述参考信息进行预处理， 得到预处理后的第一信 息和预处 理后的参 考信息， 所述预处 理后的参 考信息包括去模糊后的参 考信息； 发送模块， 用于将所述预处理后的第 一信息发送至所述训练后的神经网络模型得到第 一特征图， 将所述预处理后的参考信息发送至所述训练后的神经网络模型得到第二特征 图；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115393846 A 2识别模块， 用于根据 所述第一特征图和所述第 二特征图识别学生标注的血细胞玻片样 本图像是否正确。 6.根据权利要求5所述的血细胞识别装置， 其特 征在于， 所述获取模块， 包括： 第二获取单元， 用于获取第二样本集和噪声样本， 所述第二样本集包括至少一个学生 观察的血细胞玻片样本图像、 所述噪声样本包括亮度噪声和对比度噪声； 发送单元， 用于将所述第二样本集和所述噪声样本均发送至生成器中得到对抗样本； 扩充单元， 用于根据所述对抗样本对所述第二样本集进行扩充得到扩充后的样本集； 第二训练单元， 用于利用所述扩充后的样本集对神经网络模型进行训练， 得到训练后 的神经网络模型。 7.根据权利要求5所述的血细胞识别装置， 其特 征在于， 所述识别模块， 包括： 第五处理单元， 用于利用转置卷积层对所述第二特征图进行上采样， 得到与所述参考 信息尺寸相同的第三特 征图； 第六处理单元， 用于将第三特征图中红细胞对应的像素点的像素、 白细胞对应的像素 点的像素和背景对应的像素点的像素进行修改， 得到第四特 征图； 判断单元， 用于根据 所述第四特征图对所述第 一特征图进行聚类分析判断学生标注的 血细胞玻片样本图像是否正确。 8.根据权利要求7 所述的血细胞识别装置， 其特 征在于， 所述判断单 元， 包括： 聚类单元， 用于利用聚类算法对所述第一特征图进行聚类分析， 得到第 二信息， 所述第 二信息包括第一特 征图中包括的红细胞的中心坐标和白细胞的中心坐标； 第七处理单元， 用于根据所述第二信息在所述第 四特征图中找到对应的像素点， 并判 断两像素点的像素值是否一 致， 得到判断结果； 子判断单 元， 用于根据所述判断结果判断学生标注的血细胞玻片样本图像是否正确。 9.一种血细胞识别设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序； 处理器， 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述血细胞识别方法 的步骤。 10.一种可读存储介质， 其特征在于： 所述可读存储介质上存储有计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述血细胞识别方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115393846 A 3