[發(fā)明專利]一種基于宮頸癌細(xì)胞目標(biāo)檢測的標(biāo)簽分配方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210335510.9
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114529542A
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁毅雄;王都;劉劍鋒;彭勇
• 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;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 長沙和誠容創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43251
• 代理人: 戴亞

本發(fā)明提出了一種基于宮頸癌細(xì)胞目標(biāo)檢測的標(biāo)簽分配方法及裝置，涉及宮頸癌細(xì)胞檢測技術(shù)領(lǐng)域，該標(biāo)簽分配方法基于判別分?jǐn)?shù)來合理地分配標(biāo)簽，可以使模型對樣本的標(biāo)簽分配是根據(jù)該特征點(diǎn)是否具有判別力來評分而不是僅僅通過距離，解決了基于目標(biāo)檢測算法的宮頸癌細(xì)胞識(shí)別中存在的標(biāo)簽分配不夠準(zhǔn)確的問題，使模型能夠根據(jù)圖像內(nèi)容合理地分配標(biāo)簽，大大降低由醫(yī)學(xué)圖像目標(biāo)形態(tài)差異帶來的標(biāo)簽分配不合理性，從而提升模型的檢測性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及宮頸癌細(xì)胞檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于宮頸癌細(xì)胞目標(biāo)檢測的標(biāo)簽分配方法及裝置。

背景技術(shù)

宮頸癌是女性癌癥死亡中最常見的癌癥之一。統(tǒng)計(jì)顯示大多數(shù)宮頸癌發(fā)生于發(fā)展中國家，因?yàn)檫@些地區(qū)缺乏完善的醫(yī)療服務(wù)和精確的診斷。通過對早期宮頸癌的篩查并及時(shí)配合相應(yīng)的治療措施，可大大降低癌癥患者致死率，因此宮頸癌篩查工作對于預(yù)防宮頸癌至關(guān)重要。

近年來，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法在自然圖像上的檢測性能逐年突破。使用計(jì)算機(jī)輔助的宮頸癌細(xì)胞檢測算法可以有效減少大量耗時(shí)耗力的人工篩查，大幅提升檢測效率以及減少人工分析的主觀誤差。

目標(biāo)檢測算法主要通過標(biāo)簽分配來構(gòu)建優(yōu)化目標(biāo)生成一個(gè)檢測模型，而將目標(biāo)檢測算法用于宮頸癌細(xì)胞檢測時(shí)會(huì)使得標(biāo)簽分配存在一定的錯(cuò)位。這種錯(cuò)位的原因主要來源于醫(yī)學(xué)細(xì)胞與自然圖像的目標(biāo)相比形態(tài)差異更大，使得基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征無法合適匹配標(biāo)簽。

之前的工作主要是IoU閾值來劃分正負(fù)樣本，然而由于宮頸癌細(xì)胞形態(tài)差異較大，根據(jù)IoU閾值劃分的正負(fù)樣本往往存在一定的錯(cuò)位，增加了模型的優(yōu)化難度。

目前的基于目標(biāo)檢測的宮頸癌細(xì)胞檢測方法主要存在標(biāo)簽分配結(jié)果與特征圖錯(cuò)位的情況。具體表現(xiàn)為以下兩種情況：

第一種情況，參考圖1，錨框A2將被分為正樣本，而錨框A1將被分為負(fù)樣本或忽略樣本。如果我們仔細(xì)觀察圖1可以發(fā)現(xiàn)，最具有判別力的點(diǎn)恰好是錨框A1的中心p1點(diǎn)而不是錨框A2的中心p2點(diǎn)，因?yàn)榧?xì)胞核和細(xì)胞的輪廓等信息距離p1點(diǎn)更近。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加深，p1點(diǎn)包含的目標(biāo)語義信息是比綠色點(diǎn)更豐富的，因此，錨框A1更應(yīng)該被劃分為正樣本，而錨框A2更應(yīng)該被劃分為負(fù)樣本。造成這樣的分配結(jié)果的主要原因就是因?yàn)閷m頸癌細(xì)胞形態(tài)差異較大，根據(jù)IoU閾值劃分的正負(fù)樣本往往存在一定的錯(cuò)位。

第二種情況，參考圖2，圖2中有兩個(gè)不同類的細(xì)胞(ASCH類和HSIL類)，虛線錨框根據(jù)最大IoU分配規(guī)則將被分配為ASCH類的正樣本集。然而虛線錨框的中心p3點(diǎn)是更具有HSIL類的判別信息，這樣的錯(cuò)位分配直接演變成了錯(cuò)誤分配，會(huì)造成模型優(yōu)化上的歧義問題。

因此，由于基于IoU的啟發(fā)式分配算法難以適應(yīng)于宮頸癌細(xì)胞的形狀變化多樣性，因此亟需設(shè)計(jì)一個(gè)能夠感知目標(biāo)內(nèi)容的自適應(yīng)的標(biāo)簽分配算法，以提升模型的檢測性能。

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，提出一種基于宮頸癌細(xì)胞目標(biāo)檢測的標(biāo)簽分配方法及裝置。

一種基于宮頸癌細(xì)胞目標(biāo)檢測的標(biāo)簽分配方法，包括：

步驟S101，對每一個(gè)標(biāo)簽g，根據(jù)交并比IoU構(gòu)建候選樣本集；

步驟S102，在特征圖金字塔網(wǎng)絡(luò)FPN的每一層，在所述候選樣本集中選擇判別分?jǐn)?shù)最大的k個(gè)樣本得到樣本集合T_g；其中，判別分?jǐn)?shù)Score的計(jì)算公式為：

Score(C_g，g)＝-L_cls(P_g，g)-L_bbox(B_g，g)，