【摘 要】
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基于液基细胞学图像的宫颈癌检测是宫颈癌筛查的重要手段,对于宫颈癌的防控有着重要的意义。目前我国的宫颈癌筛查主要依靠人工阅片,病理医生工作量大,且诊断结果受限于阅片人员的经验、主观性等因素,容易导致误诊和漏诊。随着深度学习技术快速发展,计算机辅助宫颈癌筛查成为可能,但现有的宫颈癌自动筛查方法,在检测精度和识别准确率上还有待提升。本文采用深度学习技术,从异常细胞检测和切片分类两个方面对宫颈液基细胞学病
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基于液基细胞学图像的宫颈癌检测是宫颈癌筛查的重要手段,对于宫颈癌的防控有着重要的意义。目前我国的宫颈癌筛查主要依靠人工阅片,病理医生工作量大,且诊断结果受限于阅片人员的经验、主观性等因素,容易导致误诊和漏诊。随着深度学习技术快速发展,计算机辅助宫颈癌筛查成为可能,但现有的宫颈癌自动筛查方法,在检测精度和识别准确率上还有待提升。本文采用深度学习技术,从异常细胞检测和切片分类两个方面对宫颈液基细胞学病理图像进行自动筛查。本文的主要研究工作如下:现有的宫颈细胞检测方法依赖单一区域特征对细胞进行检测,对于细胞分类,单一区域的特征分类鉴别性不足。本文模拟病理学家在诊断时综合比较不同细胞确定单个细胞类别的过程,提出了基于感兴趣区域（Region of interest,ROI）关系的细胞检测模型。模型在Faster R-CNN的基础上添加了两个基于注意力机制实现的模块,ROI关系注意力模块和全局ROI注意力模块,这两个模块分别通过细胞间区域关系上下文和局部与全局区域关系上下文来丰富ROI特征,以获得更好的检测效果。本文方法基于注意力机制实现,只需要极少的额外参数,并且即插即用,可以部署在任何二阶段目标检测方法中。在本文收集的宫颈细胞检测数据集上,本文的方法取得了53.3%的AP50和30.4%的m AP,分别超过基线方法3.0%和1.7%。本文的细胞检测方法平均精度超过目前所有的宫颈细胞检测方法和一些经典的通用目标检测方法。宫颈细胞检测可以提供相对准确的细胞级检测结果,但应用于切片分类中,会受到假阳性检测结果的影响导致切片分类出现灾难性错误。现有的一些宫颈切片分类的方法,根据细胞检测的结果设定手工定义规则或选取部分细胞结果进行切片分类,分类效果较差,且存在全视野数字切片图像（Whole slide images,WSI）信息利用率低和泛化性差等问题。本文针对宫颈切片的分类,提出了一种基于Transformer的切片分类方法。切片Transformer分两个阶段进行,第一阶段将宫颈全视野数字切片图像划分成局部图像块,并经过局部图像块特征提取网络提提取图像块特征。第二阶段,将WSI中所有的局部图像块特征输入到Transformer中进行切片分类。本文的切片Transformer可以充分利用完整的WSI图像中的信息,并且实现端到端的训练和部署。在本文收集的宫颈切片数据集上,本文方法取得了91.2%的灵敏度、93.8%的特异性和93.5%的精确度,在保证灵敏度较高的同时,特异性和精确度相较现有的切片分类方法都有了大幅的提升。图21幅,表17个,参考文献91篇
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