長尾分布下的宮頸細(xì)胞分割與分類框架

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摘要：目前利用深度學(xué)習(xí)識(shí)別宮頸異常細(xì)胞有兩個(gè)難題：（1）宮頸細(xì)胞種類多樣且宮頸細(xì)胞圖像因人而異；（2）宮頸細(xì)胞呈現(xiàn)長尾分布，影響宮頸細(xì)胞的分類精度。本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的宮頸細(xì)胞分割與分類框架。本框架首先進(jìn)行細(xì)胞核分割，使用UNet作為基礎(chǔ)模型進(jìn)行減層，加入AG模塊，并使用ACBlock模塊代替?zhèn)鹘y(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)卷積塊；然后使用ResNeSt對分割數(shù)據(jù)進(jìn)行粗分類，將根據(jù)醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)提取的人工特征和ResNeSt網(wǎng)絡(luò)提取的機(jī)器特征進(jìn)行融合進(jìn)行細(xì)分類，利用主動(dòng)學(xué)習(xí)迭代地?cái)U(kuò)充宮頸細(xì)胞類別，并在BBN模型中融合ACBlock模塊處理長尾數(shù)據(jù)；最后根據(jù)TBS診斷標(biāo)準(zhǔn)和醫(yī)生的診斷經(jīng)驗(yàn)提煉出異常細(xì)胞的診斷指標(biāo)，篩選異常細(xì)胞。（剩余101字）