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摘要
智能病理辅助诊断系统可以辅助医生诊断宫颈癌，筛除低质量的样本图像能够有效减少智能病理辅助诊断系统的漏诊和误诊，提高诊断的效率和准确率。目前智能辅助诊断领域没有完整的细胞病理图像质量评价的方法，因此我们提出一种细胞病理图像质量评价方法。利用病理诊断知识和医生经验，归纳总结出图像质量评价指标，包括图像有效视野、栅格样成像、清晰度、染色标准、鳞状上皮细胞数量、细胞团面积和脏污面积占比等。首先针对图像有效视野和栅格样成像利用图像分割和图像纹理特征提取的方法进行评价；再采用引入通道注意力的ResNet-34模型对清晰度进行评价；然后对图像进行颜色反卷积处理，获得染色剂通道灰度值，用于判断细胞的染色是否标准；再通过目标检测模型Yolov5s，对鳞状上皮细胞、细胞团和脏污进行检测；最后利用回归模型为细胞图像质量评分，并将结果应用到智能辅助诊断项目中。实验表明，本文方法规范了细胞病理图像质量评价的流程，避免由于主观评价带来的差异，提高了病理诊断效率和准确率。
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