[发明专利]一种非规则宫颈细胞团图像分类方法及系统

权利要求书

1.一种非规则宫颈细胞团图像分类系统，其特征在于，包括以下模块：

离线训练模块，用于离线建立可疑细胞团的训练样本集，采用多分辨率输入的三通道深度残差神经网络模型训练可疑细胞团判定模型；

在线分类模块，用于在宫颈病理切片图像上进行非规则分块提取单个的细胞团区域，应用训练好的可疑细胞团判定模型对每个细胞团进行异常细胞判定；

所述多分辨率输入的三通道深度残差神经网络模型，构造方式为：

对每个细胞团区域，使用双线性插值方法将其采样到三个分辨率；

对每一个分辨率的输入图像，使用深度残差模型的特征提取模块提取该分辨率下的图像特征；

将三个分辨率提取的图像特征组合在一起，得到融合的图像特征，进一步使用逻辑回归分类细胞团是否是可疑细胞团；

所述在线分类模块在宫颈病理切片图像上提取单个的细胞团区域的具体实施方式为：

通过红绿蓝三个颜色通道的极差作阈值得到二值化前景图像；

对二值化图像作空洞填充和滤除噪声像素处理；

在最终得到的前景图像中计算连通区域，每个连通区域作为一个细胞团；

在切片图像中取出每个细胞团对应的图像，同时将不规则的细胞团区域用背景像素填充为矩形；

所述在线分类模块还用于对提取细胞团区域后的超大细胞团进行拆分，超大细胞团的拆分包括步骤：

a)统计所有细胞团的长和宽的分布，分别计算其均值和标准差，将长或者宽超过相应均值加2倍标准差的细胞团视作超大细胞团；

b)对超大的细胞团，作冗余分块处理，冗余分块处理后的子细胞团长度、相邻细胞团重合宽度、子细胞团个数和原始超大父细胞团长度存在如下关系，

d·n-(n-1)·s＝L+x

其中d是子细胞团的长度，n是划分的子细胞团数目，s是相邻子细胞团重合的宽度，L是原始超大父细胞团的长度，x是需要对原始超大父细胞团水平方向扩充边界的宽度；

n和x的值按如下公式计算：

2.根据权利要求1所述的非规则宫颈细胞团图像分类系统，其特征在于，所述三个分辨率分别是原始图像的0.75,1和1.25倍。

3.根据权利要求1或2所述的非规则宫颈细胞团图像分类系统，其特征在于，所述三通道深度残差神经网络模型是ResNet34、ResNet50、ResNet101或ResNet151。