基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)腸病理圖像中的腺體分割.pdf

1、病理全切片掃描設(shè)備的普及使得病理樣本數(shù)字化成為可能，對(duì)數(shù)字化病理圖像進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助診斷是現(xiàn)在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。腺體是病理圖像中的關(guān)鍵組織結(jié)構(gòu)，對(duì)其進(jìn)行分割提取是后續(xù)進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助診斷的重要前提。但是由于腺體形態(tài)的多變性，且惡性及良性的腺體呈現(xiàn)出不同的圖像特征，使得傳統(tǒng)的分割方法存在很大的局限性。本文提出了一種更具通用性的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病理圖像腺體分割方法，通過學(xué)習(xí)專家數(shù)據(jù)集中不同類型腺體的圖像特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)腺體區(qū)域的自動(dòng)

2、分割。
　　本文首先使用Warwick-QU數(shù)據(jù)集，建立了用于結(jié)腸腺體分割的樣本庫(kù)，通過實(shí)驗(yàn)說明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為像素點(diǎn)分類器的有效性，最后配合滑動(dòng)窗口和形態(tài)學(xué)后處理得到分割結(jié)果，但是存在冗余計(jì)算和空間信息利用率低的問題。針對(duì)這一問題，優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過給卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配套上相應(yīng)的解碼網(wǎng)絡(luò)，使得輸入圖像只需一次通過網(wǎng)絡(luò)就能得到每個(gè)像素點(diǎn)的分類結(jié)果，降低了計(jì)算的冗余性，大大提高了病理圖像的腺體分割速度?；诰幗獯a結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)

3、絡(luò)的分割方法，帶來了鄰近腺體間的粘連現(xiàn)象。針對(duì)這一問題，對(duì)專家標(biāo)定圖進(jìn)行腐蝕處理，再重新訓(xùn)練用于分割任務(wù)，提高了分割效果。本文所使用的方法，突破了傳統(tǒng)方法必須擁有腺體結(jié)構(gòu)先驗(yàn)知識(shí)的限制，更加具備通用性和可擴(kuò)展性，特別是解決了惡性腺體的分割問題。
　　本文對(duì)Warwick-QU數(shù)據(jù)集中的165幅結(jié)腸病理圖像進(jìn)行腺體分割實(shí)驗(yàn)，并通過評(píng)估框架下的指標(biāo)來度量分割結(jié)果與專家標(biāo)定的相似度。在結(jié)果分析部分，通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的分割結(jié)果，說明了編