(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 202211037378.X (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 北京知见生命科技有限公司 地址 100089 北京市海淀区翠微中里14 号 楼三层A876 申请人 重庆知见生命科技有限公司 　 中国医学 科学院北京协和医院 (72)发明人 陈丽萌　夏鹏　文煜冰　张百川　 任菲　杜保林　秦岩　郑可　 赵雪松　王传鹏　 (74)专利代理 机构 广州广典知识产权代理事务 所(普通合伙) 44365 专利代理师 万志香　王东平 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01)G06T 7/73(2017.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/52(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 免疫荧光图像检测方法及装置、 设备、 存储 介质 (57)摘要 本发明属于医学病理图像处理技术领域， 公 开了一种免疫荧光图像检测方法， 通过多个空洞 卷积层分别对待测免疫荧光图像进行特征提取 获得多个空洞卷积特征图， 然后进行特征融合获 得多尺度特征图， 并输入残差网络获得深层特征 图， 利用卷积层对深层特征图进行权值分配， 最 后将加权后的像素值高于指定阈值的特征区域 确定为目标框， 该目标框内的区域为感兴趣区 域， 其中多个空洞卷积层的空洞系数各不相同， 通过将不同空洞系数的空洞卷积层提取到的特 征进行多尺度融合， 能够同时提取高低视野下的 特征进行融合， 得到更完整的语义信息， 使得检 测的感兴趣区域更具有针对性， 可以提高免疫荧 光图像中肾小球位置的定位检测准确度。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 115526834 A 2022.12.27 CN 115526834 A 1.免疫荧 光图像检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待测免疫荧 光图像； 将所述待测免疫荧光图像输入到平行网络层， 利用所述平行网络层所包括的多个空洞 卷积层分别对所述待测免疫荧光图像进 行特征提取， 获得多个空洞卷积特征图； 其中， 多个 所述空洞卷积特征图与所述空洞卷积层一一对应， 多个所述空洞卷积层的空洞系数各不相 同； 将多个空洞卷积特 征图进行 特征融合， 获得多尺度特 征图； 将所述多尺度特 征图输入残差网络， 获得深层特 征图； 将所述深层特征图输入第 一卷积层， 利用所述第 一卷积层对所述深层特征图的各个像 素值进行加权操作， 获得加权后的目标像素值； 将所述深层特征图中目标像素值高于指定 阈值的特征区域确定为检测到的目标框， 所 述目标框内的区域 为感兴趣区域， 所述感兴趣区域用于图像分类。 2.如权利要求1所述的免疫荧光图像检测方法， 其特征在于， 所述获取待测免疫荧光图 像， 包括： 将原始免疫荧 光图像输入至分割模型， 获得掩码图像； 将所述掩码图像中各个像素点的像素值和所述原始免疫荧光图像中相应的像素值进 行相与计算， 获得融合后的图像作为待测免疫荧 光图像。 3.如权利要求1所述的免疫荧光图像检测方法， 其特征在于， 所述获取待测免疫荧光图 像之前， 所述方法还 包括： 获取若干预处 理后的训练样本图像； 对每个所述训练样本图像进行感兴趣区域标注， 以获得每个所述训练样本图像的标注 框； 以每个所述训练样本 图像作为输入、 每个所述训练样本 图像的标注框作为输出， 对深 度学习神经网络进行训练获得感兴趣区域检测模型。 4.如权利要求3所述的免疫荧 光图像检测方法， 其特 征在于， 在对深度 学习神经网络进行训练的过程中， 计算每一个经将所述深度 学习神经网络输 出的预测图像中的预测框与其对应的标注框的交并比； 当所述交并比达到指定阈值时， 确定所述深度学习神经网络训练完成， 获得感兴趣区 域检测模型。 5.如权利要求1至4任一项所述的免疫荧光图像检测方法， 其特征在于， 所述残差网络 包括五个特征提取模块和两个上采样层， 分别是依 次连接的第一特征提取模块、 第二特征 提取模块、 第三特征提取模块、 第一上采样层、 第四特征提取模块、 第二上采样层和第五特 征提取模块； 其中， 所述第一特征提取模块的输出端与所述第二上采样层的输出端残差连 接， 所述第二特 征提取模块的输出端与所述第一上采样层的输出端残差连接 。 6.如权利要求5所述的免疫荧光图像检测方法， 其特征在于， 每个特征提取模块均包括 依次连接的残差模块、 第二卷积层、 第一归一 化层和第一线性层。 7.如权利要求6所述的免疫荧光图像检测方法， 其特征在于， 所述残差模块包括依次连 接的第三卷积层、 第二归一化层和第二线性层， 所述第三卷积层的输入端与所述第二线性 层的输出端残差连接 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115526834 A 28.免疫荧 光图像检测装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取待测免疫荧 光图像； 第一提取单元， 用于将所述待测免疫荧光图像输入到平行网络层， 利用所述平行网络 层所包括的多个空洞卷积层分别对所述待测免疫荧光图像进 行特征提取， 获得多个空洞卷 积特征图； 其中， 多个所述空洞卷积特征图与所述空洞卷积层一一对应， 多个所述空洞卷积 层的空洞系数 各不相同； 融合单元， 用于将多个空洞卷积特 征图进行 特征融合， 获得多尺度特 征图； 第二提取单元， 用于将所述多尺度特 征图输入残差网络， 获得深层特 征图； 分配单元， 用于将所述深层特征图输入第一卷积层， 利用所述第一卷积层对所述深层 特征图的各个 像素值进行加权操作， 获得加权后的目标像素值； 确定单元， 用于将所述深层特征图中目标像素值高于指定阈值的特征区域确定为检测 到的目标框， 所述目标框内的区域 为感兴趣区域， 所述感兴趣区域用于图像分类。 9.电子设备， 其特征在于， 包括存储有可执行程序代码的存储器以及与所述存储器耦 合的处理器； 所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码， 用于执行权利要 求1至7任一项所述的免疫荧 光图像检测方法。 10.计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储计算机程序， 其 中， 所述计算机程序使得计算机执 行权利要求1至7任一项所述的免疫荧 光图像检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115526834 A 3