技术摘要：
本申请公开了一种细胞图像的识别方法、系统、装置、设备及介质，该方法应用于人工智能的深度学习领域，该方法包括：接收图像采集装置发送的细胞图像，细胞图像是显微镜视野中离体细胞涂片的实时图像，图像采集装置安装在显微镜上，图像采集装置用于采集显微镜的视野范  全部
背景技术：
宫颈癌是妇科最常见的恶性肿瘤之一，发病率和病死率在女性恶性肿瘤中均居于 第二位。对宫颈癌的早期筛查工作尤为重要，其中显微镜下对宫颈癌细胞学筛查是一项常 规筛查工作。 相关技术中，临床医生取样后，制作好宫颈细胞涂片由病理医生在显微镜下逐个 检查涂片中的细胞，查看是否有病变细胞。 由于一张宫颈细胞涂片中有上千个细胞，病理医生逐个对上千个细胞进行筛查， 任务繁重，容易产生疲劳，降低病变细胞筛查准确率。
技术实现要素：
本申请实施例提供了一种细胞图像的识别方法、装置、设备及介质，可以辅助病理 医生进行细胞学检查，提高细胞筛查准确率。所述技术方案如下： 根据本申请的一个方面，提供了一种细胞图像的识别方法，所述方法包括： 接收图像采集装置发送的细胞图像，所述细胞图像是显微镜视野中离体细胞涂片 的实时图像，所述图像采集装置安装在所述显微镜上，所述图像采集装置用于采集所述显 微镜的视野范围中的图像； 调用细胞识别模型识别所述细胞图像得到识别结果，所述细胞识别模型是用于在 所述细胞图像中识别目标细胞的卷积神经网络模型，所述识别结果包括所述细胞图像中的 所述目标细胞的标注信息； 根据所述识别结果和所述细胞图像生成目标图像，所述目标图像是在所述细胞图 像上标注所述识别结果的图像； 将所述目标图像发送至图像显示装置，所述图像显示装置用于显示所述目标图 像。 根据本申请的另一个方面，提供了一种细胞图像的识别系统，所述系统包括：显微 镜、图像采集装置、计算机设备和图像显示装置；所述图像采集装置安装在所述显微镜上； 所述显微镜，用于观察离体细胞涂片； 所述图像采集装置，用于实时采集所述显微镜中所述离体细胞涂片的细胞图像， 向所述计算机设备发送所述细胞图像； 所述计算机设备，用于接收所述图像采集装置发送的所述细胞图像，调用细胞识 别模型识别所述细胞图像得到识别结果，调用所述细胞识别模型根据所述识别结果和所述 细胞图像生成目标图像，向所述图像显示装置发送所述目标图像，所述识别结果包括所述 细胞图像中的所述目标细胞的标注信息，所述目标图像是在所述细胞图像上标注所述识别 5 CN 111597922 A 说　明　书 2/22 页 结果的图像； 所述图像显示装置，用于接收所述计算机设备发送的所述目标图像，显示所述目 标图像。 根据本申请的另一个方面，提供了一种细胞图像的识别装置，所述装置包括： 接收模块，用于接收图像采集装置发送的细胞图像，所述细胞图像是显微镜视野 中离体细胞涂片的实时图像，所述图像采集装置安装在所述显微镜上，所述图像采集装置 用于采集所述显微镜的视野范围中的图像； 模型模块，用于调用细胞识别模型识别所述细胞图像得到识别结果，所述细胞识 别模型是用于在所述细胞图像中识别目标细胞的卷积神经网络模型，所述识别结果包括所 述细胞图像中的所述目标细胞的标注信息； 生成模块，用于根据所述识别结果和所述细胞图像生成目标图像，所述目标图像 是在所述细胞图像上标注所述识别结果的图像； 发送模块，用于将所述目标图像发送至图像显示装置，所述图像显示装置用于显 示所述目标图像。 根据本申请的另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：处理器和 存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一 条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上方 面所述的细胞图像的识别方法。 根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储 有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、 所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上方面所述的细胞图像的识别方 法。 本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括： 通过安装在显微镜上的图像采集装置，采集显微镜当前视野中离体细胞涂片的实 时细胞图像，该细胞图像即为病理医生从显微镜中看到的离体细胞涂片的图像。图像采集 装置将细胞图像发送给计算机设备，计算机设备调用细胞识别模型对细胞图像进行识别， 得到细胞图像的识别结果，根据识别结果在细胞图像上标注出目标细胞得到目标图像，计 算机设备将目标图像发送给图像显示装置进行显示。使病理医生可以实时看到计算机提供 的识别结果，当病理医生调整显微镜更改显微镜的视野范围，图像显示装置上也会实时显 示出当前视野范围的识别结果，从而将计算机的识别结果融入到病理医生的显微镜下日常 诊断的流程中，辅助病理医生进行细胞的筛查，提高细胞筛查的准确度。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。 图1是本申请一个示例性实施例提供的细胞图像的识别系统的框图； 图2是本申请一个示例性实施例提供的细胞识别模型的结构图； 6 CN 111597922 A 说　明　书 3/22 页 图3是本申请一个示例性实施例提供的细胞图像的识别结果的示意图； 图4是本申请一个示例性实施例提供的细胞图像的识别方法的流程图； 图5是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的示意图； 图6是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的识别方法的流程图； 图7是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的识别方法的流程图； 图8是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的识别方法的流程图； 图9是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的识别方法的预测输入图像的 示意图； 图10是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的识别方法的流程图； 图11是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的识别方法的流程图； 图12是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的识别方法的细胞图像的示 意图； 图13是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的识别系统的示意图； 图14是本申请另一个示例性实施例提供的细胞识别模型的结构图； 图15是本申请另一个示例性实施例提供的细胞图像的识别装置的框图； 图16是本申请另一个示例性实施例提供的服务器的结构示意图； 图17是本申请另一个示例性实施例提供的终端的框图。