公开(公告)号：CN114693600A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210185181.4

申请日：2022-02-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 钟玄同 ,  陈先来 ,  安莹

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种专用于对苏木精伊红染色的组织病理图像进行细胞核分割的半监督学习方法。本发明提供的细胞核分割方法，依据组织病理图像和细胞核分割的特点，采用带稀疏约束的非负矩阵分解来分离组织病理图像中的苏木精和伊红两种染剂，再通过将组织病理图像中的伊红染剂替换成其他组织病理图像中的伊红染剂，从而可以制作出一组正例样本，这正例样本具有相同的苏木精染剂，因此具有可解释的不变性。将多组正例样本输入编码器，编码器输出对应的嵌入表征向量。再采用对比学习损失函数来约束模型，使得模型能够学习正例样本中的不变性，即苏木精染剂。因为苏木精染剂会染色细胞核以及其他富有核酸的部分，例如核糖体，所以苏木精染剂和细胞核具有较高的相关性。当模型学习到苏木精染剂的特征时，这些特征契合了细胞核分割任务的特点，从而有助于下游细胞核分割任务的训练。由于构造正例样本和预训练是不需要标签的，因此这种方式可以利用大量的无标注数据进行训练。最后，预训练好的编码器加入分割模型，在极少量的有标注数据上微调，从而能够达到比少量样本上的有监督学习更好的效果。因此，也减少了标注数据的需求，极大地减轻了人力成本。