[發明專利]一種無監督式的宮頸細胞圖像自動分割方法及系統

有效

• 申請號: 201710351063.5
• 申請日: 2017-05-18
• 公開（公告）號: CN107256558B
• 公開（公告）日: 2019-12-17
• 發明（設計）人: 楊志明;李亞偉
• 申請（專利權）人: 深思考人工智能機器人科技(北京)有限公司
• 主分類號: G06T7/194
• 分類號: G06T7/194;G06N3/04;G06T7/11
• 代理公司: 11472 北京方安思達知識產權代理有限公司
• 代理人: 陳琳琳;楊青

本發明公開了一種無監督式的宮頸細胞圖像自動分割方法，所述方法包括：步驟1)對宮頸細胞圖像進行預處理；步驟2)對預處理后的細胞圖像進行前背景粗分割，提取細胞所屬的區域；步驟3)對粗分割后的細胞圖像進行細胞成分的檢測分割，使用快速區域卷積神經網絡分割出不同類型的細胞；步驟4)檢測并分割宮頸細胞細胞核；步驟5)根據細胞核的特征參數篩選細胞核，得到最終的候選細胞核；步驟6)判斷步驟3)中得到的細胞類型是否為細胞團簇，如果不是，則使用活動輪廓模型以及先驗模板進行細胞質區域的分割；否則，轉入步驟7)；步驟7)綜合細胞核與細胞質的分割結果與領域知識進行后處理，完成整個宮頸細胞的有效分割。

技術領域

本發明涉及醫學細胞圖像處理領域，具體涉及一種無監督式的宮頸細胞圖像自動分割方法及系統。

背景技術

宮頸細胞人工智能輔助閱片本身對于減輕閱片工作者的勞動強度、提升閱片準確率和工作效率、應用于大批量的宮頸癌細胞學普查等方面將產生積極的作用，其遵循醫療市場的發展規律與需要，符合國家健康醫療大數據的研究布局。從宮頸細胞圖像中精確定位每個細胞的細胞質和細胞核，并把二者從整個圖像中分割出來，是實現宮頸細胞人工智能輔助閱片的重要基礎。

針對宮頸細胞如何進行分割是一個值得探討的問題，細胞圖像往往存在細胞重疊粘連、染色顏色不一致以及背景含有雜質的問題，多種分割技術已經應用到宮頸細胞圖像的分割算法中。考慮到背景、細胞質區域、細胞核區域在色彩、灰度值、紋理等方面存在區分性，基于像素分類的分割方法應用到宮頸細胞學液基涂片圖像的分割中，但此方法無法解決重疊細胞的問題；另外一種基于細胞核邊界局特征和細胞核形狀特征的重疊細胞核分割方法，基于物理原則的形變模型，經過迭代形變直到收斂，最終確定重疊細胞核的輪廓，但該方法沒有針對細胞質區域進行處理，只完成了細胞核的檢測分割；目前世界各地的醫學圖像分析組正在迅速進入深度學習領域，并將卷積神經網絡和醫學圖像處理方法廣泛的應用于醫療影像領域，國外研究學者針對腦腫瘤病理切片使用像素級分割的卷積神經網絡得到了理想的結果，但是該方法對重疊細胞以及較小的細胞核的分割也存在一定問題。

由于涂片染色不均勻、染色不一致、不均勻光照、細胞重疊、雜質干擾(包括：微生物、細胞碎片、血液、污染物等)的原因，針對宮頸細胞的分割研究尚未有有效的方法，目前任何一種基于單一特征的算法都難以獲得滿意的結果，亟待針對實際應用研究建立針對特殊組織的有效分割方法。

發明內容

本發明的目的在于克服目前宮頸細胞分割存在的上述問題，提供一種無監督式的宮頸細胞圖像自動分割方法，能夠解決單個獨立細胞與重疊的團簇細胞的分割問題。該發明結合了醫學圖像處理、宮頸液基細胞學領域知識、深度學習算法、機器學習算法、大數據列式存儲等多項技術，充分利用宮頸細胞形態結構信息、空間鄰域信息和顏色分布信息建立準確的細胞圖像分割。

為了解決上述目的，本發明提供了一種無監督式的宮頸細胞圖像自動分割方法，所述方法包括：

步驟1)對宮頸細胞圖像進行預處理；

步驟2)對預處理后的細胞圖像進行前背景粗分割，提取細胞所屬的區域；

步驟3)對粗分割后的細胞圖像進行細胞成分的檢測分割，使用快速區域卷積神經網絡分割出不同類型的細胞；

步驟4)檢測并分割宮頸細胞細胞核；

步驟5)根據細胞核的特征參數篩選細胞核，得到最終的候選細胞核；

步驟6)判斷步驟3)中得到的細胞類型是否為細胞團簇，如果不是，則使用活動輪廓模型以及先驗模板進行細胞質區域的分割；否則，轉入步驟7)；

步驟7)綜合細胞核與細胞質的分割結果與領域知識進行后處理，完成整個宮頸細胞的有效分割。