[發(fā)明專利]一種切片級宮頸癌篩查與分類的方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210018907.5
• 申請日: 2022-01-10
• 公開（公告）號: CN114037702B
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁毅雄;耿瑞祥;劉劍鋒
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南品信生物工程有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 長沙和誠容創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43251
• 代理人: 戴亞

本發(fā)明提出了一種切片級宮頸癌篩查與分類的方法及裝置，涉及疾病診斷技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取宮頸細(xì)胞切片的切片圖像，并將所述切片圖像劃分成若干預(yù)設(shè)大小的圖像塊；對于每個圖像塊，利用含有FPN的一階段目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)FCOS提取圖像塊的特征；其中，F(xiàn)COS為使用帶有細(xì)胞級別標(biāo)注的宮頸細(xì)胞數(shù)據(jù)集訓(xùn)練獲得；根據(jù)各個圖像塊的特征確定整張切片圖像的特征；將所述切片圖像的特征輸入預(yù)設(shè)的分類網(wǎng)絡(luò)，以獲得所述切片圖像的分類結(jié)果。本申請的方法的在敏感性、特異性、準(zhǔn)確率等評價指標(biāo)上均優(yōu)于現(xiàn)有的基于規(guī)則的方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及疾病診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種切片級宮頸癌篩查與分類的方法及裝置。

背景技術(shù)

目前醫(yī)院中宮頸癌的早期篩查方式主要是細(xì)胞學(xué)專家人工篩查。人工篩查存在以下問題：1、速度慢。在進(jìn)行宮頸癌篩查工作時，細(xì)胞學(xué)家通常需要從一張包含幾十萬甚至更多數(shù)量的細(xì)胞組織切片中觀察是否存在異常細(xì)胞以及異常細(xì)胞病變的程度，這往往需要耗費10-15分鐘的時間才能判斷患者是否得病以及患者病灶病變的程度。2、存在經(jīng)驗偏差。對于一個切片的診斷結(jié)果，性格保守的專家和性格激進(jìn)的專家的診斷結(jié)果可能存在不同，會出現(xiàn)病灶分級的差異。3、人工篩查中，由于人的精力有限，可能會因為疲勞等其他外界因素導(dǎo)致漏檢的可能。

除去人工篩查的方法，現(xiàn)有的研究也有采用傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理的方式如SVM、隨機森林等嘗試實現(xiàn)宮頸癌篩查，但由于其性能差，無法應(yīng)用于臨床。最近的相關(guān)研究通過提取切片中固定數(shù)量的細(xì)胞目標(biāo)的類別及其相應(yīng)類別的置信度作為分類的依據(jù)，經(jīng)過其人工定義的規(guī)則進(jìn)行切片的分類。這種方式存在以下問題：1、泛化性差。由于其規(guī)則為人工定義，無法根據(jù)數(shù)據(jù)集的差異調(diào)整規(guī)則，因此在應(yīng)用至其他數(shù)據(jù)集時很難取得理想的效果。2、假陽性較高。利用該方法提出的規(guī)則進(jìn)行切片分類時，為保證對于患病切片的召回率，該方法會出現(xiàn)大量的健康切片被誤分類為患病的情況，這會大大影響醫(yī)生的工作效率。

發(fā)明內(nèi)容

本申請所要解決的技術(shù)問題在于，針對現(xiàn)有技術(shù)的上述不足，提出一種切片級宮頸癌篩查與分類的方法及裝置。

該切片級宮頸癌篩查與分類的方法包括：

獲取宮頸細(xì)胞切片的切片圖像，并將所述切片圖像劃分成若干預(yù)設(shè)大小的圖像塊；

對于每個圖像塊，利用含有FPN的一階段目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)FCOS提取圖像塊的特征；其中，F(xiàn)COS為使用帶有細(xì)胞級別標(biāo)注的宮頸細(xì)胞數(shù)據(jù)集訓(xùn)練獲得；

根據(jù)各個圖像塊的特征確定整張切片圖像的特征；

將所述切片圖像的特征輸入預(yù)設(shè)的分類網(wǎng)絡(luò)，以獲得所述切片圖像的分類結(jié)果。

在一些技術(shù)方案中，所述對于每個圖像塊，利用含有FPN的一階段目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)FCOS提取圖像塊的特征，包括：

選擇FCOS分類分支輸出的特征圖作為每個圖像塊的特征；

通過將FPN輸出的不同尺度的特征圖在上采樣至同一尺度后做pixel-wise的求和以獲得多尺度信息，使特征對于不同細(xì)胞尺度都能提供充足的語義信息。

在一些技術(shù)方案中，所述根據(jù)各個圖像塊的特征確定整張切片圖像的特征，包括：

通過計算其每個圖像塊的特征圖對應(yīng)位置像素值的均值，以獲得最終關(guān)于整張切片圖像的特征。

在一些技術(shù)方案中，所述分類網(wǎng)絡(luò)包括ResNet-34、線性分類層。

另一方面，本申請還提出了一種切片級宮頸癌篩查與分類的裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取宮頸細(xì)胞切片的切片圖像，并將所述切片圖像劃分成若干預(yù)設(shè)大小的圖像塊；

提取模塊，用于對于每個圖像塊，利用含有FPN的一階段目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)FCOS提取圖像塊的特征；其中，F(xiàn)COS為使用帶有細(xì)胞級別標(biāo)注的宮頸細(xì)胞數(shù)據(jù)集訓(xùn)練獲得；