本發(fā)明涉及胚胎圖像處理，具體涉及一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著輔助生殖技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是在體外受精和胚胎培養(yǎng)領(lǐng)域，胚胎質(zhì)量評(píng)估已成為提高妊娠成功率的關(guān)鍵因素。在胚胎評(píng)估過(guò)程中，清晰、高對(duì)比度的胚胎圖像對(duì)于準(zhǔn)確判斷胚胎發(fā)育階段和選擇最佳胚胎至關(guān)重要。然而，由于操作人員技能差異、設(shè)備限制或樣本本身特性，獲取高質(zhì)量的胚胎圖像往往充滿挑戰(zhàn)。因此，胚胎圖像自動(dòng)聚焦技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，成為了提升胚胎評(píng)估準(zhǔn)確性和效率的重要研究方向。

2、傳統(tǒng)上，胚胎學(xué)家需要依靠肉眼從大量顯微鏡拍攝的胚胎圖像中篩選出聚焦合適的胚胎圖像，這一過(guò)程不僅耗時(shí)耗力，而且易受主觀因素的影響，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果的不一致性和可重復(fù)性差。

3、綜上所述，基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦評(píng)價(jià)技術(shù)的研究對(duì)提高輔助生殖技術(shù)的成功率和降低勞動(dòng)強(qiáng)度具有實(shí)際意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出了一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法，以解決傳統(tǒng)篩選合適胚胎圖像的方法耗時(shí)耗力且不準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：將若干組胚胎圖像序列輸入自動(dòng)聚焦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；其中所述胚胎圖像序列為顯微鏡在一個(gè)變焦周期內(nèi)按照時(shí)間順序拍攝的多張胚胎圖片；

4、所述自動(dòng)聚焦網(wǎng)絡(luò)包括transformer模塊、通道注意力機(jī)制模塊、特征融合模塊；

5、所述transformer模塊，通過(guò)cnn編碼器提取所述胚胎圖像序列的時(shí)間特征和所述胚胎圖像序列中單個(gè)胚胎圖像的形態(tài)特征后，輸入自注意力機(jī)制捕獲所述胚胎圖像序列的全局信息，輸出特征向量；

6、所述通道注意力機(jī)制模塊，用于調(diào)整所述胚胎圖像序列中每個(gè)胚胎圖像的權(quán)重，輸出特征向量；

7、所述特征融合模塊，用于融合所述transformer模塊和通道注意力機(jī)制模塊的輸出；

8、步驟s2：將待聚焦的胚胎圖像序列輸入訓(xùn)練好的所述自動(dòng)聚焦網(wǎng)絡(luò)中，得到胚胎圖像序列中最清晰的胚胎圖片。

9、優(yōu)選地，所述cnn編碼器由兩個(gè)卷積層組成。

10、優(yōu)選地，所述通道注意力機(jī)制模塊在調(diào)整所述胚胎圖像序列中每個(gè)胚胎圖像的權(quán)重時(shí)，采用以下通道權(quán)重?fù)p失進(jìn)行訓(xùn)練：

11、；

12、式中，n表示特征向量的維度，是通道權(quán)重真實(shí)標(biāo)簽的獨(dú)熱編碼中的第j個(gè)元素，是用帶損失函數(shù)的通道注意力機(jī)制分支生成的第j個(gè)通道的權(quán)重。

13、優(yōu)選地，在所述自動(dòng)聚焦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，對(duì)所述transformer模塊和通道注意力機(jī)制模塊輸出的特征向量以及融合后的輸出，添加基于交叉熵的加權(quán)損失函數(shù)，并與所述通道權(quán)重?fù)p失進(jìn)行相加，構(gòu)成最終的損失函數(shù)。

14、優(yōu)選地，所述基于交叉熵的加權(quán)損失函數(shù)的表達(dá)式為：

15、；

16、；

17、式中，表示胚胎圖像序列中第j個(gè)類別的權(quán)重；m表示類別數(shù)量；或表示類別或類別的樣本數(shù)量；表示真實(shí)標(biāo)簽的獨(dú)熱編碼；當(dāng)i=1時(shí)，表示自動(dòng)聚焦網(wǎng)絡(luò)的最終輸出；當(dāng)i=3時(shí)，表示transformer模塊的輸出；當(dāng)i=4時(shí)，表示通道注意力機(jī)制模塊的輸出。

18、優(yōu)選地，所述特征融合模塊采用最大值融合的方法進(jìn)行特征融合。

19、本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器和計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中，并被配置為由所述處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)上述的方法。

20、本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)上述的方法。

21、本發(fā)明的有益效果至少包括：

22、1）提高圖像采集的速度和一致性，減少因手動(dòng)調(diào)焦引起的誤差。

23、2）降低對(duì)操作人員技能的依賴，使胚胎評(píng)估更加客觀和標(biāo)準(zhǔn)化。

24、3）結(jié)合時(shí)間序列分析，追蹤胚胎發(fā)育過(guò)程中的形態(tài)變化，為胚胎選擇提供更全面的數(shù)據(jù)支持。

技術(shù)特征：

1.一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法，其特征在于：所述cnn編碼器由兩個(gè)卷積層組成。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法，其特征在于：所述通道注意力機(jī)制模塊在調(diào)整所述胚胎圖像序列中每個(gè)胚胎圖像的權(quán)重時(shí)，采用以下通道權(quán)重?fù)p失進(jìn)行訓(xùn)練：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法，其特征在于：在所述自動(dòng)聚焦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，對(duì)所述transformer模塊和通道注意力機(jī)制模塊輸出的特征向量以及融合后的輸出，添加基于交叉熵的加權(quán)損失函數(shù)，并與所述通道權(quán)重?fù)p失進(jìn)行相加，構(gòu)成最終的損失函數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法，其特征在于：所述基于交叉熵的加權(quán)損失函數(shù)的表達(dá)式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法，其特征在于：所述特征融合模塊采用最大值融合的方法進(jìn)行特征融合。

7.一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器和計(jì)算機(jī)程序，其特征在于：所述計(jì)算機(jī)程序存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中，并被配置為由所述處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~6任一項(xiàng)所述的方法。

8.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于：所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~6任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于胚胎圖像序列的自動(dòng)聚焦方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，將若干組胚胎圖像序列輸入自動(dòng)聚焦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；自動(dòng)聚焦網(wǎng)絡(luò)包括Transformer模塊、通道注意力機(jī)制模塊、特征融合模塊；Transformer模塊，通過(guò)自注意力機(jī)制捕獲胚胎圖像序列的全局信息，輸出特征向量；通道注意力機(jī)制模塊，用于調(diào)整胚胎圖像序列中每個(gè)胚胎圖像的權(quán)重，輸出特征向量；特征融合模塊，用于融合Transformer模塊和通道注意力機(jī)制模塊的輸出；將待聚焦的胚胎圖像序列輸入訓(xùn)練好的自動(dòng)聚焦網(wǎng)絡(luò)中，得到胚胎圖像序列中最清晰的胚胎圖片。結(jié)合時(shí)間序列分析，追蹤胚胎發(fā)育過(guò)程中的形態(tài)變化，為胚胎選擇提供更全面的數(shù)據(jù)支持。

技術(shù)研發(fā)人員：彭松林,聞慶偉,譚威,陳長(zhǎng)勝,云新
受保護(hù)的技術(shù)使用者：武漢互創(chuàng)聯(lián)合科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19