【摘 要】
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计算机辅助宫颈细胞筛查技术提高了医生的筛查效率,有助于宫颈癌筛查的普及。近年来随着深度学习的发展,深度学习技术也开始应用于宫颈细胞筛查领域,通过训练模型推荐可疑细胞,辅助医生进行筛查。在深度学习中,宫颈细胞模型的训练是一个不断学习医生经验的过程。首先收集医生对宫颈癌细胞的标注,根据标注配置数据集对模型进行训练,然后使用训练后的模型判读可疑宫颈细胞并将结果交付医生判断并得到反馈,最后根据医生的反馈再
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计算机辅助宫颈细胞筛查技术提高了医生的筛查效率,有助于宫颈癌筛查的普及。近年来随着深度学习的发展,深度学习技术也开始应用于宫颈细胞筛查领域,通过训练模型推荐可疑细胞,辅助医生进行筛查。在深度学习中,宫颈细胞模型的训练是一个不断学习医生经验的过程。首先收集医生对宫颈癌细胞的标注,根据标注配置数据集对模型进行训练,然后使用训练后的模型判读可疑宫颈细胞并将结果交付医生判断并得到反馈,最后根据医生的反馈再次对模型进行训练,逐步提高模型的准确率。在上述流程中还存在一些问题,影响模型的快速迭代:1)涂片图像数据量大,一张图像包含数十亿的像素,以普通方式使用模型对涂片图像进行推理时效率很低。2)各个步骤分立导致工作交接困难。尤其在模型开发者与医生之间,由于缺乏统一的交接规范,导致宫颈病变细胞及标注交接十分困难;3)各个步骤的数据存在管理复杂问题。例如标注环节收集的多来源涂片图像和多类别标注的管理问题,造成模型迭代的缓慢。针对涂片图像模型推理效率低下的问题:1)设计读写优化算法,加快涂片图像的读写效率;2)设计前景分割算法,去除涂片图像无细胞区域,减少计算量;3)设计多线程方案,为模型推理各个流程分配合理线程数量,最大化利用计算资源;4)对模型进行结构优化,加快单张图像推理速度。基于上述优化算法,涂片图像模型推理性能提高5倍以上。本文还对涂片图像模型推理的拓展性问题进行研究,设计适应多种数据格式涂片图像以及多种类型模型的方案。针对学习流程中各个步骤分立以及数据管理问题,设计在线学习系统方案。通过设计系统的数据库,完成学习流程各个步骤的数据管理;通过和数据库结合并为学习流程各个步骤设计管理界面,完成学习流程各个步骤的在线快速数据交接。在系统中可以进行在线统计标注完成数据集的配置;在线模型训练;在线完成模型对于宫颈细胞涂片图像的推理;在线对模型推荐病变细胞进行标注。在方法研究的基础上,完成了宫颈病变细胞在线学习系统。系统对多来源宫颈细胞涂片图像进行模型迭代,将模型准确率由0.86提升至0.97,证明了系统的有效性,为模型开发者和标注医生提供了有力的工具。
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