[发明专利]一种比较检测器及其构建方法与宫颈癌细胞检测方法

说明书

本发明提供一种比较检测器及其构建方法与宫颈癌细胞检测方法。应用该比较检测器进行宫颈癌细胞检测的方法如下：首先运用t‑SNE可视化方法选择类别的参考样本，然后运用比较检测器中由基础卷积网络和金字塔卷积网络构成的特征提取网络提取类别参考样本和目标检测图像的特征；接着运用参考样本处理模块对参考样本的提取特征进行处理得到每个类别的原型表达；同时运用区域推荐模块得到推荐区域并从相应的特征金字塔中得到特征。最后，通过将推荐区域的金字塔特征与类别的原型表达比较得到推荐区域的类别同时利用候选区域的特征对矩形框进行微调。该方法构建的是目标检测在小数据集上的目标检测网络，能减缓目标检测网络在小数据集上的过拟合问题。

技术领域

本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种比较检测器及其构建方法与其在宫颈癌细胞检测中的应用，特别涉及一种适用于宫颈细胞显微图像处理的比较检测器及其构建方法与宫颈癌细胞检测方法。

技术背景

显微图像的宫颈细胞检测是医学实验室中最常见的筛查诊断实验之一。它能够辅助医师诊断宫颈是否发生癌变或者癌变程度的疾病，也是监测身体健康状况的重要指标。传统方法上采用人工阅片，由经验丰富的病理医生从每张液基涂片上数十万细胞中查找出若干病变细胞，不仅工作强度大，且诊断结果的准确性和可靠性容易受医生的主观因素等影响，不适合大规模推广使用。

人工宫颈癌筛选中存在的问题激发了大量宫颈癌筛选的显微图像自动化分析方法的产生。伴随计算机视觉和图像处理领域相关技术的发展，已有的自动化方法几乎都采用了多阶段的识别流程，即首先基于精确的目标分割生成多个候选区域，然后基于开发人员的工作经验和对问题的分析为候选区域全面提取多种有效的手工特征，最后还需选择并训练合适的分类器以完成最终的分类。因此，这些方法的表现很大程度上取决于各个阶段的有效实现和紧密配合，尤其是目标区域分割的精确性和手工特征设计的有效性。然而，宫颈显微图像的复杂特点使得精确的区域分割相当困难，同时这又进一步导致了提取的手工特征不具鉴别性，影响最终分类的性能。因此，近年来开发人员对于更好的宫颈癌自动筛选方案的需求也愈加迫切。例如：

对比文件1：CN108982500A公开一种用于液基细胞病理学的智能辅助阅片方法及系统。方法为：进行全玻片扫描，获得单张全玻片数字化显微图像；对全玻片数字化图像进行识别和分类，标记病变细胞区和重叠细胞区作为可疑标记区，以可疑标记区为中心生成探查区；移动玻片将探查区逐一送入成像视场内，进行多层面三维成像。系统包括电控二维载物台、Z 轴移动单元、玻片读码单元、显微镜、成像单元、三维成像，并将成像结果传送给图像处理控制台。该对比文件的方案通过只对预选的探查区进行多层面成像，能提供完整的三维信息，同时还能减小每张玻片的总成像时间。属于传统类型的多阶段宫颈癌筛方法。

对比文件2：CN107578411A公开一种基于计算机图像分析测试宫颈鳞状上皮细胞参数的方法，所述基于计算机图像分析测试宫颈鳞状上皮细胞参数的方法包括以下步骤：测试宫颈鳞状上皮细胞的色度学和几何学参数，计算纹理学参数；对测试结果进行比较分析，筛选有诊断价值的参数；对有诊断价值的参数进行逐步判别分析，建立判别函数，评价函数的判别效果。该对比文件提供的方案通过计算机医学图像分析系统客观、定量的描述细胞的形态结构变化，虽然这种方法可克服传统定性观察中的主观性，但是毕竟宫颈癌的病理特征是复杂的，仅仅只通过宫颈鳞状上皮细胞的色度学和几何学特征参数还是有一定的片面性和不准确性。