[發(fā)明專利]一種基于對抗式生成網(wǎng)絡(luò)的宮頸細胞圖像分割方法

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• 申請日: 2018-03-30
• 公開（公告）號: CN108665463A
• 公開（公告）日: 2018-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃金杰;李彪;陸春宇;冀宗玉
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學(xué)
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06N3/04
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• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種基于對抗式生成網(wǎng)絡(luò)的宮頸細胞圖像分割方法，包括細胞圖像粗分割，所述細胞圖像粗分割對原始圖像使用閾值法和分水嶺算法進行粗分割，作為指導(dǎo)因子，同時將原像裁剪成小圖；生成虛體分割圖像，所述生成虛體分割圖像是使用結(jié)合自編碼器設(shè)計的對抗式生成網(wǎng)絡(luò)，以裁剪后小圖為輸入，指導(dǎo)因子幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位感興趣區(qū)域來生成；實體細胞圖像提取，所述實體細胞圖像提取是根據(jù)虛體分割圖像從裁剪小圖中提取出真實的細胞圖像。本發(fā)明所述的基于對抗式生成網(wǎng)絡(luò)的宮頸細胞圖像分割方法，是首次使用對抗式生成網(wǎng)絡(luò)來解決此類問題，提供了一種全新的自動的細胞圖像分割的方法，同時解決了傳統(tǒng)方法分割重疊細胞時的成分缺失。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于對抗式生成網(wǎng)絡(luò)的宮頸細胞圖像分割方法。

背景技術(shù)

宮頸癌是最常見的婦科惡性腫瘤之一，雖然宮頸癌有著很高的發(fā)病率和死亡率，但是盡早地發(fā)現(xiàn)和治療，可以有效降低死亡的風(fēng)險。因此，準確而又高效的宮頸癌細胞早期檢測可以幫助挽救更多的女性的生命。在過去的20多年里，大多數(shù)的宮頸癌細胞檢測方法一般采用先把單個細胞從背景中分割出來，然后再逐個進行識別的策略。在這個過程中，宮頸細胞圖像分割的好壞與否對最終檢測結(jié)果的準確性也有著十分重要的影響。理想的細胞圖像分割結(jié)果不僅會降低后續(xù)分類器設(shè)計的復(fù)雜度，而且也有助于提升最終檢測的準確率。

傳統(tǒng)的細胞圖像分割方法大致分為兩類：基于區(qū)域的分割方法以及基于邊緣的分割方法。基于區(qū)域的分割方法的基本原理是通過把具有相似特征的相鄰區(qū)域歸為一類來實現(xiàn)分割。其中，常用分割方法有閾值法、區(qū)域生長法、以及聚類法等。閾值法中雖然方法簡單易于實現(xiàn)，但該方法當(dāng)細胞邊緣模糊且圖像灰度分布嚴重不均勻時，或當(dāng)存在有重疊細胞時，分割的結(jié)果差強人意。區(qū)域生長法主要依據(jù)圖像的顏色、紋理、灰度以及形狀等特征來選取種子像素，然后再將具有相似屬性的像素合并到種子像素中去。但該方法的運行時間開銷較大，需要多次迭代，而且種子點的選擇往往需要人工選擇，同時對噪聲敏感，可能會導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)空洞。聚類法中最常用的方法是K-均值和模糊C均值，雖然這些方法被證實是行之有效細胞圖像分割算法，但是聚類初始中心點的選取以及聚類準則的差異經(jīng)常會使得最終結(jié)果不盡相同，而且這種算法的收斂速度較慢。

基于邊緣的分割方法一般通過把灰度級或者結(jié)構(gòu)具有突變的地方作為邊緣來進行分割。其中代表性的方法有微分算子法、模型法等。在微分算子法中常用到的一階微分算子有Prewitt算子、Robert算子、Canny算子和Sobel算子，二階微分算子有Laplace算子以及Kirsh算子等。然而這些算子分別針對于不同的圖像環(huán)境，因而很難找到單一的算子同時滿足光照不同或者噪聲強度不一的細胞圖像的分割。模型法則是嘗試對細胞的輪廓建立模型，然后求解輪廓模型來實現(xiàn)分割。其中應(yīng)用較為廣泛的是參數(shù)活動輪廓模型以及基于簡化M- S模型的水平集分割方法(C-V模型)。然而對于該方法，當(dāng)細胞輪廓較為復(fù)雜時，很難去人為得建立該細胞輪廓模型。

總體而言，傳統(tǒng)的細胞分割方法面臨著兩個難題。一方面是在重疊細胞的處理上，傳統(tǒng)方法試圖在細胞的重疊區(qū)域?qū)ふ页鲆粭l邊界來劃分重疊細胞，這使得重疊區(qū)域的像素點歸屬問題變成了一種一一映射的關(guān)系，進而難以避免細胞成分的缺失。另一方面在于細胞分割方法整體架構(gòu)的設(shè)計。無需人工干預(yù)，可以自動的分割感興趣區(qū)域的自動細胞分割方法是所有分割方法的終極目標(biāo)，然而自動分割方法通常有著高的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度，而且在分割背景復(fù)雜，細胞邊緣模糊的細胞圖片時效果并不盡如人意。因此半自動的細胞分割方法更為常用，雖然因此會降低便捷性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于對抗式生成網(wǎng)絡(luò)的宮頸細胞圖像分割方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于對抗式生成網(wǎng)絡(luò)的宮頸細胞分割方法，包括以下步驟：