一种提高宫颈癌液基细胞筛查分析中细胞核分割准确率的方法技术

技术编号:40977640 阅读:25 留言:0更新日期:2024-04-18 21:25
本发明专利技术公开一种提高宫颈癌液基细胞筛查分析中细胞核分割准确率的方法,涉及细胞核分割技术领域,解决细胞核分割不够准确问题,其中图像降噪模块、图像增强模块、图像归一化模块和图像配准模块提高图像质量,避免出现细胞核漏分割问题,改进型深度学习卷积神经网络对预处理后的液基细胞图像进行特征提取,实现在处理复杂的液基细胞图像时,不受细胞形态多样性的影响,细胞核分割检测算子计算得到宫颈癌液基细胞核分割结果,随机梯度下降法训练得到细胞核分割模型,实现预测细胞核的分割结果,提高形态不规则的细胞核分割效果和细胞核分割准确率,本发明专利技术大大提高细胞核分割准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及细胞核分割,且更具体地涉及一种提高宫颈癌液基细胞筛查分析中细胞核分割准确率的方法


技术介绍

1、宫颈癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一,其发病率和死亡率均较高。早期发现和诊断宫颈癌对于治疗和预后具有重要意义。液基细胞筛查分析是一种常用的宫颈癌筛查方法,通过收集宫颈细胞样本,并进行细胞学分析,以检测是否存在宫颈癌细胞。然而,传统的液基细胞筛查分析方法存在阳性细胞漏诊的问题,这可能导致延误治疗或错过最佳治疗时机。为了提高宫颈癌液基细胞筛查分析的准确率,许多研究者提出了各种方法。其中,细胞核分割是液基细胞筛查分析中的关键步骤之一。准确的细胞核分割能够减少阳性细胞的漏诊率,提高诊断准确性。然而,现有的细胞核分割方法往往受到图像质量、细胞形态多样性等因素的影响,导致分割效果不佳。已有实现方案:基于阈值的分割方法:通过设定阈值,将图像中的像素值与阈值进行比较,将像素值高于阈值的区域划分为细胞核。该方法简单易行,但适用于图像质量较好、细胞形态较为单一的情况。对于复杂的液基细胞图像,该方法往往难以准确分割。基于区域的分割方法:通过设定区域特征,将像素值相似的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种提高宫颈癌液基细胞筛查分析中细胞核分割准确率的方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种提高宫颈癌液基细胞筛查分析中细胞核分割准确率的方法,其特征在于:所述图像降噪模块的输出端与所述图像增强模块的输入端连接,所述图像增强模块的输出端与所述图像归一化模块的输入端连接,所述图像归一化模块的输出端与所述图像配准模块的输入端连接,所述图像降噪模块通过高斯滤波算法对原始液基细胞图像进行去噪处理,所述高斯滤波算法通过最大特征高斯加权系数将每个像素点与周围邻域内像素点的灰度值加权平均,所述高斯滤波算法通过像素点欧式距离对最大特征高斯加权系数进行改进,对原...

【技术特征摘要】

1.一种提高宫颈癌液基细胞筛查分析中细胞核分割准确率的方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种提高宫颈癌液基细胞筛查分析中细胞核分割准确率的方法,其特征在于:所述图像降噪模块的输出端与所述图像增强模块的输入端连接,所述图像增强模块的输出端与所述图像归一化模块的输入端连接,所述图像归一化模块的输出端与所述图像配准模块的输入端连接,所述图像降噪模块通过高斯滤波算法对原始液基细胞图像进行去噪处理,所述高斯滤波算法通过最大特征高斯加权系数将每个像素点与周围邻域内像素点的灰度值加权平均,所述高斯滤波算法通过像素点欧式距离对最大特征高斯加权系数进行改进,对原始液基细胞图像噪声平滑彻底;所述图像增强模块通过全局注意力机制提高宫颈癌液基细胞核的清晰度为60像素和对比度80%,所述全局注意力机制通过残差连接结构在原始液基细胞图像中选择性地增强宫颈癌液基细胞核,抑制非宫颈癌液基细胞核区域。

3.根据权利要求1所述的一种提高宫颈癌液基细胞筛查分析中细胞核分割准确率的方法,其特征在于:所述图像归一化模块采用自适应分段线性变化模型将显微镜模式下的原始液基细胞图像转化成为人类观看或计算机处理的灰度图像,所述自适应分段线性变化模型通过灰度直方图线性分段均衡协议对原始液基细胞图像进行灰度直方图均衡化,得到图像归一化前的直方图,所述自适应分段线性变化模型根据图像归一化前的直方图簇的个数自动选取原始液基细胞图像的参数取值,所述自适应分段线性变化模型最后通过灰度线性变换得到图像归一化后的液基细胞图像;所述图像配准模块采用联级分块校准模型校正原始液基细胞采集过程中摄影角度或旋转角度导致原始液基细胞在不同位置或角度上出现偏移,所述级联分块校准模型通过级联分块网络对每个原始液基细胞图像进行配准生成形变场块,所述级联分块校准模型通过特征点匹配配准协议对形变场块进行配准和图像融合,获得液基细胞正位的原始液基细胞图像。

4.根据权利要求1所述的一种提高宫颈癌液基细胞筛查分析中细胞核分割准确率的方法,其特...

【专利技术属性】
技术研发人员:曾新华方润廖乘胜白友龙曾立波
申请(专利权)人:杭州希诺智能医学有限公司
类型:发明
国别省市:

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