為了解決臨床針圖像中循環(huán)腫瘤細胞(CTC)人工檢測效率低的問題,提出了利用經(jīng)典圖像處理方法進行預處理并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)進行判斷識別的解決方法。通過預處理初步檢測出圖像中所有的疑似癌細胞,將得到的細胞圖像輸入到訓練好的網(wǎng)絡進行判斷并得到檢測結(jié)果。實驗中采用臨床采集的圖像進行測試,測試過程中網(wǎng)絡判別準確率為90%,且沒有出現(xiàn)漏判。結(jié)果表明:利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的癌細胞識別方法具有可靠的效果,相較于人工判斷具有精度上的優(yōu)勢,能夠作為癌細胞識別的重要手段。同時,算法在集成了NPU加速芯片的華為Atlas200 DK硬件平臺上運行,實現(xiàn)了運算加速,并為實現(xiàn)應用的離線部署創(chuàng)造了條件。

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【部分圖文】：

圖1系統(tǒng)總體框圖

通過搭建好的Atlas200DK硬件平臺可以展現(xiàn)NPU對于計算過程的加速作用,通過經(jīng)典圖像處理方法和本文方法的對比可以說明深度神經(jīng)網(wǎng)絡在癌細胞識別中的高精度。1系統(tǒng)總體框架

圖2采樣針使用方法示意及實物

方案中圖像數(shù)據(jù)采集是通過埋在患者體內(nèi)的CellCollector循環(huán)腫瘤細胞(CTC)采樣針來實現(xiàn)的。其操作簡單方便,選擇上肢肘部靜脈進行穿刺,將CellCollector連接并固定在采樣針上,并停留在血液中30min。功能區(qū)表面的EpCAM抗體能夠特異性捕獲30min內(nèi)流經(jīng)....

圖3圖像樣例

從采樣針上獲取的圖像數(shù)據(jù)包括RGB三通道圖像以及一幅三色合成圖像,圖像的樣例可以參考圖3。樣例中展示的是單個細胞的圖像,其是經(jīng)過熒光染色方法處理并在顯微鏡下拍攝成像得到的,當有同時滿足EpCAM/CKs+、Nuclear+、CD45-熒光表達(有綠色有藍色沒有紅色)并且具有腫瘤細....

圖4預處理流程

圖像預處理環(huán)節(jié)采用經(jīng)典圖像方法進行處理,具體流程如圖4所示。分別將圖像的RGB三通道圖灰度化并進行灰度拉伸,對拉伸圖采用閾值分割的方法轉(zhuǎn)化為黑白圖像,由于采集過程中各種干擾因素的存在,需要對圖像用連通域分析計算面積并刪除面積較大的干擾區(qū)域。為了準確定位目標區(qū)域,需要通過預先設(shè)定好....

本文編號：3998205