[发明专利]一种宫颈细胞病理切片病变细胞分割方法及系统

权利要求书

1.宫颈细胞病理切片病变细胞分割方法，其特征在于，包括如下步骤:

离线建立宫颈细胞病理切片病变细胞的训练样本集，在深度残差网络的基础上引入多尺度空洞卷积构造语义分割网络并训练该语义分割模型；

在宫颈病理切片图像上提取待识别单元，应用训练好的语义分割模型在待识别单元中分割出不同类型的病变细胞；

结合病变细胞形态特征，建立轮廓形变模型，应用轮廓形变模型优化语义分割结果；

所述应用轮廓形变模型优化语义分割结果的具体实施方式为：

在语义分割模型产生的分割结果中提取单个连通域，并滤除小于平均细胞面积一半的连通域；

对保留的每个连通域，提取轮廓曲线，并通过样条插值的方式使轮廓曲线上的散点等距；

以轮廓曲线点作为公式中优化问题的初始化解，通过欧拉-拉格朗日方式将该泛函优化问题转化为普通函数求极值优化问题，然后根据拟牛顿法求解；其中，C(s)表示参数化的轮廓曲线，s是轮廓曲线的参数，表示轮廓曲线的一阶导数，表示轮廓曲线的二阶导数，α，β是权重参数，I_{main_color}表示主颜色通道图，表示在主颜色通道图上轮廓曲线点附近颜色的差分，γ表示权重参数。

2.根据权利要求1所述的宫颈细胞病理切片病变细胞分割方法，其特征在于，所述语义分割网络的构造方式如下：

将原始深度残差网络的前两个残差模块保留；将第三个残差模块中的卷积替换为空洞卷积，空洞间距设置为2；将第四个残差模块替换为三个不同空洞间距的空洞残差模块，且这三个空洞残差模块是并联结构的，然后融合三个空洞残差模块输出的特征图；最后接一个残差模块并输出多类语义分割结果图。

3.根据权利要求1所述的宫颈细胞病理切片病变细胞分割方法，其特征在于，所述待识别单元为细胞团或者矩形图像块。

4.根据权利要求1或2或3所述的宫颈细胞病理切片病变细胞分割方法，其特征在于，还包括步骤：根据识别出的不同病变细胞的数量和置信程度预测整张切片的病变类别，具体为：

离线收集不同类型数字切片样本，其中包含鳞状上皮内高度病变切片、鳞状上皮内低度病变切片、非典型鳞状上皮细胞切片、非典型腺细胞切片和阴性切片；

对每张数字切片样本计算该切片内包含的病变细胞的类型和数量及置信程度；

构造每张切片样本的特征工程，对每种类型的病变细胞计算如下的6个特征：该类型的病变细胞数目、该类型的病变细胞平均置信度、该类型的病变细胞置信度排名前N1的平均置信度、该类型的病变细胞置信度排名前N2的平均置信度、该类型的病变细胞置信度排名前N3的平均置信度，该类型的病变细胞的最大置信度，N1〉N2〉N3；将所有类型的特征组合在一起构成多维度特征；

使用随机森林模型，要求叶节点至少包括3个个体，拟合上述具有多维特征的切片样本，训练好切片分类的随机森林模型；

应用训练好的随机森林模型预测测试切片的整体病变类型。

5.宫颈细胞病理切片病变细胞分割系统，其特征在于，包括如下模块:

语义分割模型训练模块，用于离线建立宫颈细胞病理切片病变细胞的训练样本集，在深度残差网络的基础上引入多尺度空洞卷积构造语义分割网络并训练该语义分割模型；

语义分割模块，用于在宫颈病理切片图像上提取待识别单元，应用训练好的语义分割模型在待识别单元中分割出不同类型的病变细胞；

优化分割模块，用于结合病变细胞形态特征，建立轮廓形变模型，应用轮廓形变模型优化语义分割结果；

所述应用轮廓形变模型优化语义分割结果的具体实施方式为：

在语义分割模型产生的分割结果中提取单个连通域，并滤除小于平均细胞面积一半的连通域；

对保留的每个连通域，提取轮廓曲线，并通过样条插值的方式使轮廓曲线上的散点等距；

以轮廓曲线点作为公式中优化问题的初始化解，通过欧拉-拉格朗日方式将该泛函优化问题转化为普通函数求极值优化问题，然后根据拟牛顿法求解；其中，C(s)表示参数化的轮廓曲线，s是轮廓曲线的参数，表示轮廓曲线的一阶导数，表示轮廓曲线的二阶导数，α，β是权重参数，I_{main_color}表示主颜色通道图，表示在主颜色通道图上轮廓曲线点附近颜色的差分，γ表示权重参数。