發(fā)布時間：2020-04-26 00:36

【摘要】：近年來全球范圍內宮頸癌的發(fā)病率呈逐年上升趨勢,已經(jīng)成為威脅婦女生命的社會問題。DNA倍體分析技術是近年來應用到細胞病理學自動閱片技術。有效的將病理學專家的診斷經(jīng)驗與計算機的精確計算和快速處理能力結合起來,實現(xiàn)對宮頸細胞圖像的識別和診斷。該技術首先采集人體細胞標本,并對細胞DNA染色,然后將細胞置于顯微鏡下,通過高分辨率相機拍攝得到細胞核圖片。采用模型訓練方法,將細胞核圖像進行分類并識別各類細胞核,然后采用圖像處理技術測量細胞DNA的相對含量。最后將異常的細胞羅列出來,輔助醫(yī)生診斷。然而異常細胞大多數(shù)存在于重疊細胞團,所以對于DNA倍體系統(tǒng),準確識別出重疊細胞核至關重要。由于采集到的標本中重疊細胞核種類繁多,收集大量重疊細胞核費時費力,這使得成團細胞核的訓練圖片數(shù)量遠遠少于其他類別的圖片數(shù)量,導致訓練數(shù)據(jù)失衡問題。然而大多數(shù)分類器學習算法對于不平衡數(shù)據(jù)分類效果并不理想,解決訓練數(shù)據(jù)失衡問題對DNA倍體系統(tǒng)有重大意義。為解決上述問題,本文提出了失衡數(shù)據(jù)情況下成團細胞圖像合成與分類方法。本文工作包括以下幾個方面:1.提出了一種基于余弦不變性的源細胞圖像選擇方法。該方法首先提取細胞圖像的特征值,然后基于特征空間利用余弦不變性原理,挑選有代表性的單細胞圖像用來合成大量成團細胞圖像。當樣本間形成的角度小于定義的閥值時,只有一個輸入樣本被接受用于作為合成細胞圖像的原始材料,增加了合成數(shù)據(jù)樣本的多樣性。2.提出了基于隨機性的成團細胞圖像合成方法。首先源細胞圖經(jīng)過旋轉,分割后等處理,用兩張圖片圖合成新的成團細胞核圖片。為了使合成的細胞盡可能地接近真實,主要考慮了三個方面的問題。為了確保合成的細胞具有代表性,我們對單細胞進行篩選,獲得典型的單細胞圖像用于合成。為了避免合成的數(shù)據(jù)在樣本空間過度聚集,在細胞的旋轉角度和重疊程度兩個方面引入和隨機性。為使重疊部分真實,對重疊部分像素需要進行重構。3.提出了一種基于主動學習的合成重疊細胞圖像選擇方法。該方法首先將大量樣本分為多個樣本簇,增加主動選擇樣本的效率;其次根據(jù)兩條選擇標準來選擇訓練樣本,即代表性和不確定性;然后在循環(huán)迭代過程中對每一個樣本簇進行神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練,來選擇代表性訓練樣本;最終將選擇出的所有成團細胞圖像和單細胞圖像,用于模型訓練。實驗表明,向小類樣本類別加入合成重疊成團細胞后,在多種分類器上都取得了識別率的提升。本文方法能用于不平衡數(shù)據(jù)處理問題上,當小類樣本數(shù)據(jù)量過少無法讓分類器學習充分時,有效合理的合成所需的細胞圖像,模擬重疊細胞團的紋理、灰度、形狀、大小等特征,使分類器更加充分全面的學習小類樣本特征。最終結合主動學習方法來選擇質量高的成團細胞圖像,讓模型學習的更好并大大的提高了分類器對細胞圖像的識別率。
【圖文】：

哈爾濱理工大學工程碩士學位論文量較大的樣本進行模型訓練。析系統(tǒng)需要將細胞核圖像進行分類，如何分類類別圖片處理方式不同，因此需要對細胞圖片需要精細，但也要保證所有相似的樣本被分為胞的難度。鑒于以上幾點，考慮本文將細胞分胞，單個非典型上皮細胞，兩個上皮細胞，3 ，淋巴細胞和固縮核，單個中心粒細胞，兩個像如下圖：

哈爾濱理工大學工程碩士學位論文成。由于使用的是均勻產(chǎn)生隨機數(shù)的方法，生成的新圖片不集。通過實驗證明，引入隨機性后分類器的正確識別率會高一避免合成數(shù)據(jù)偏向固定分布，通過線性同余法生成均勻隨機式如下： /,1,2,...(mod)1xMnxxcMnnnn 值，其中 的含義為乘子， c 的含義為增量， M 的含義為模胞合成算法以用單個細胞核和 3 重疊細胞團合成 4 重疊細胞團的例子來成方法。經(jīng)過旋轉，分割提取輪廓，，兩細胞區(qū)域靠近的方式團。圖 4-2 為合成過程：
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R737.33;TP391.41;TP181

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本文編號：2640878