一种识别图像中炎症细胞的方法、装置及存储介质

摘要

本申请公开了一种识别图像中炎症细胞的方法、装置及存储介质，该方法包括：首先从切片图像中分割出每个细胞的细胞核图像，然后，再根据每个细胞核图像的质心对切片图像进行切割得到对应的待识别细胞区域，进而可以利用预先训练的深度卷积神经网络模型识别每个待识别细胞区域是否为炎症细胞区域。相比于人工识别以及机器学习识别，可以实现自动且快速地对切片图像的细胞类型进行识别，且识别的结果消除了人工识别的主观性带来的影响，并且由于机器学习依赖于个体，个体差异将影响识别结果，而深度学习不依赖于个体，不会因为个体差异影响识别结果，因此利用深度卷积神经网络识别炎症细胞的结果更为准确。