本文選題：分割　切入點：卷積神經網絡　出處：《生物醫(yī)學工程研究》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：腎透明細胞癌病理圖像中細胞核的形態(tài)和位置信息對腎癌的良惡性分級診斷具有重要意義,為提高腎透明細胞癌細胞核分割的質量,本研究提出了基于深度卷積神經網絡的細胞核分割方法。首先,根據標定的病理圖像中細胞核輪廓,構建細胞核分割樣本集;然后,深度卷積神經網絡通過隱式特征學習對細胞核分割模型進行訓練,避免人為設計特征;最后,利用細胞核分割模型對病理圖像進行逐像素分割。實驗結果表明,深度卷積神經網絡的細胞核分割算法在腎透明細胞癌細胞核分割的像素準確率高達90.33%,細胞核分割性能穩(wěn)定,深度卷積神經網絡強大的魯棒性和適應性使得腎透明細胞癌細胞核自動分割具有可能。
[Abstract]:The morphological and location information of the nuclei in the pathological images of renal clear cell carcinoma is of great significance for the diagnosis of benign and malignant grade of renal cell carcinoma, in order to improve the quality of nuclear segmentation in renal clear cell carcinoma. In this study, a nuclear segmentation method based on deep convolution neural network is proposed. Firstly, according to the nuclear contour in the calibrated pathological image, the nuclear segmentation sample set is constructed. The deep convolution neural network trains the nuclear segmentation model by implicit feature learning to avoid artificial design features. Finally, we use the nuclear segmentation model to segment the pathological image pixel by pixel. The experimental results show that, The pixel segmentation accuracy of deep convolution neural network in renal clear cell carcinoma is as high as 90.33, and the cell nuclear segmentation performance is stable. The strong robustness and adaptability of deep convolution neural networks make it possible to segment the nuclei automatically in renal clear cell carcinoma.
【作者單位】： 南京信息工程大學江蘇省大數據分析技術重點實驗室;南京軍區(qū)南京總醫(yī)院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61273259) 江蘇省自然科學基金資助項目(BK20141482)
【分類號】：R737.11;TP183

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