發(fā)布時間：2020-06-05 14:16

【摘要】：宮頸癌由于它在婦女中的高發(fā)性和嚴(yán)重性導(dǎo)致人們對這種惡性腫瘤的重視程度越來越高。如果宮頸細(xì)胞早期癌變能夠及時被發(fā)現(xiàn),則能得到較好的控制及治療。因此,對于脫落細(xì)胞的分類識別檢測在診斷早期宮頸癌方面起到了至關(guān)重要的作用。人工分類識別是比較常見的脫落細(xì)胞分類識別方法,通過人工觀察區(qū)分脫落細(xì)胞中的上皮細(xì)胞、淋巴細(xì)胞和中心粒細(xì)胞,其中上皮細(xì)胞的形態(tài)觀察結(jié)果是檢測癌變細(xì)胞的重要依據(jù)。但是,傳統(tǒng)的人工觀察分類的準(zhǔn)確性和可靠性會伴隨醫(yī)生主觀情緒的影響,并且脫落細(xì)胞的分類在工作量及成本上也是不可忽視的難點,極易造成醫(yī)生的審視疲勞,影響分類識別效果。近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)SVM在醫(yī)學(xué)圖像分類識別領(lǐng)域也有較多的應(yīng)用,但是,基于SVM的脫落細(xì)胞分類識別一方面對于分類圖像有較高的要求,另一方面,要對分類圖像進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理,且最終的分類識別效果在效率和準(zhǔn)確率上都有所欠缺。本文通過基于Tensorflow的深度學(xué)習(xí)框架,采用Faster R-CNN的技術(shù)實現(xiàn)脫落細(xì)胞的分類識別應(yīng)用。本系統(tǒng)操作于Windows環(huán)境,主要實現(xiàn)分為三步:首先,采用光電顯微鏡配合CCD相機(jī)收集標(biāo)準(zhǔn)宮頸染色脫落細(xì)胞灰度圖像作為數(shù)據(jù)集,這里采用巴氏染色法。其次,對標(biāo)準(zhǔn)宮頸染色脫落細(xì)胞數(shù)據(jù)集進(jìn)行存儲細(xì)胞類別和位置信息的標(biāo)簽制作。最后,通過Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架采用修改過Anchor及RPN的Faster R-CNN方法用VGG-16網(wǎng)絡(luò)模型完成對訓(xùn)練集的訓(xùn)練,并將訓(xùn)練生成的網(wǎng)絡(luò)模型用于宮頸染色脫落細(xì)胞分類識別的目標(biāo)檢測。之所以采用對脫落細(xì)胞染色細(xì)胞核的分類識別是為后續(xù)工作可以從DNA倍體分析的角度更準(zhǔn)確定位和識別異倍體細(xì)胞為腫瘤輔助診斷提供依據(jù)。該方法在實際樣本數(shù)據(jù)集上的標(biāo)準(zhǔn)上皮細(xì)胞的AP值為0.6055,淋巴細(xì)胞的AP值為0.5688,粒細(xì)胞的AP值為0.3678,粘連上皮細(xì)胞的AP值為0.2994,實驗數(shù)據(jù)表明論文所提方法具對圖像中脫落細(xì)胞這樣的小目標(biāo)有較好的分類識別效果且效率較高的優(yōu)點。
【圖文】：

絡(luò)的效果要優(yōu)于簡單的“感知機(jī)”。誤差后向傳播算法在各個領(lǐng)域得到廣泛并延續(xù)至今，重新掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高潮。1998 年，Yann Lecun 等人在人網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提出了“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”[20]，目前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像和析等領(lǐng)域都取得了很好的效果。2006 年，機(jī)器學(xué)習(xí)前輩、多倫多大學(xué)計算機(jī)系教授 Geoffrey Hinton 在上發(fā)表的文章，采用基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks, DBN）督的逐層訓(xùn)練算法[21]，解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練難度大的問題。2.2.2 人工神經(jīng)元模型根據(jù)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和神經(jīng)信號的傳遞功能分析，神經(jīng)元并不是信號單的結(jié)構(gòu)功能，而是可以擁有多個輸入信號。而且，它對信息的處理是非線將它邏輯化生成的數(shù)學(xué)模型如圖 2.1 所示。

函數(shù)[22]在線性模型不能充分表達(dá)數(shù)學(xué)變化時用來當(dāng)作非線性絡(luò)模型具有更好的表達(dá)效果。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里常用的激h 和 relu 等。是常用的非線性的激活函數(shù)，，其數(shù)學(xué)形式見式（2-2）。Sigmoid（x）=-x1 e1數(shù)曲線如圖 2-2 所示，圖中，x 的取值范圍為正無窮到取值范圍只有 0~1，所以，經(jīng)過 Sigmoid 函數(shù)輸出的函數(shù)里，即 Sigmoid 函數(shù)起到限制輸入數(shù)值的作用。
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R737.33;TP18

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本文編號：2698175