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    基于深度學習的細胞核分割研究

    高齊陽  
    【摘要】:自動精確分割病理圖像中的細胞核在癌癥診斷中起著重要作用。針對病理圖像中細胞核大小差異較大從而導致細胞核分割結果不準確的問題,本文提出了一種基于Mask R-CNN的大小自適應細胞核自動分割新方法。該方法分三步,首先對病理圖像進行預分割,然后通過預分割的結果把該病理圖像分到預先設定好的某一類,最后使用對應類的訓練好的模型對病理圖像再次分割,得到最終的細胞核分割結果。其中,對應類的模型是使用分類后的訓練集圖像訓練得到。分類是基于聚類的方法,其依據是圖像中細胞核的平均大小。實驗數據來源于2018 Data Science Bowl(2018 DSB)挑戰數據集,該數據集包含一個訓練數據集和兩個測試數據集。通過與Mask R-CNN、U-Net以及最新細胞核分割方法比較,實驗結果證明,該方法都優于這些方法,其DSB-Score的值分別為0.471和0.580,F1-Score的平均值分別為0.780和0.864。該結果雖然比基于DSB挑戰數據集所提出的方法的最好結果差,但本文提出的方法更易于實現,且其訓練所需的數據僅來源于DSB訓練數據集。為了驗證提出方法在新數據集上的有效性,還與Mask R-CNN在Nuclei Counting100數據集上的人工計數結果比較,實驗結果表明該方法優于Mask R-CNN,其差值平均數為108。盡管前一項研究的結果取得不錯的效果,但是對于具有重疊的細胞核,且重疊區域較大的細胞核的分割效果較差。針對該問題,本文首先提出了基于細胞核中心區域和輪廓感知的多任務模型,但該模型計數結果不理想。因此為了改進上述方法,提出了基于分類的細胞核的計數新方法。該方法是在細胞核分類分割的基礎上再次訓練新的細胞核中心區域檢測模型。本文首先使用歐式距離轉換的方式對分割結果進行距離轉換,然后使用對應類的中心區域檢測模型進行檢測,得到該距離轉換圖中的中心區域,從而實現對重疊細胞核的計數。訓練模型時用到的細胞核中心區域,是通過固定閾值在訓練圖像的距離轉換圖中獲取。跟本文在前一個研究中提出的方法、Mask R-CNN方法和最新的方法在2018 DSB數據集上比較,實驗結果顯示本文提出的方法獲得的計數結果,與真實結果之間的差值平均數最小,分別是15.26和6.99。該方法與Mask R-CNN及前一個研究中提出的方法在Nuclei Counting100數據集上比較的結果表明,該方法的差值平均數為119.22,優于Mask R-CNN,但低于前一個研究的方法。該方法的R平方值為0.6499,與前一個研究中的方法相近,但要明顯優于Mask R-CNN。本文的兩個研究內容所提出的方法,在細胞核分割和計數上都有較好的結果,尤其是對于細胞核大小分布差異較大的圖像。同時,該方法對于檢測大小差異較大的目標的檢測,或者形態差異較大的目標的檢測具有較好的借鑒意義。


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