本文選題：分割　切入點(diǎn)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《生物醫(yī)學(xué)工程研究》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：腎透明細(xì)胞癌病理圖像中細(xì)胞核的形態(tài)和位置信息對(duì)腎癌的良惡性分級(jí)診斷具有重要意義,為提高腎透明細(xì)胞癌細(xì)胞核分割的質(zhì)量,本研究提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞核分割方法。首先,根據(jù)標(biāo)定的病理圖像中細(xì)胞核輪廓,構(gòu)建細(xì)胞核分割樣本集;然后,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過隱式特征學(xué)習(xí)對(duì)細(xì)胞核分割模型進(jìn)行訓(xùn)練,避免人為設(shè)計(jì)特征;最后,利用細(xì)胞核分割模型對(duì)病理圖像進(jìn)行逐像素分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞核分割算法在腎透明細(xì)胞癌細(xì)胞核分割的像素準(zhǔn)確率高達(dá)90.33%,細(xì)胞核分割性能穩(wěn)定,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的魯棒性和適應(yīng)性使得腎透明細(xì)胞癌細(xì)胞核自動(dòng)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(xué)江蘇省大數(shù)據(jù)分析技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京軍區(qū)南京總醫(yī)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273259) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK20141482)
【分類號(hào)】：R737.11;TP183

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本文編號(hào)：1627704