基于语义分割及主动轮廓的宫颈细胞实例分割方法

作者：**琳; 杜泓

来源：沈阳航空航天大学学报, 2022, 39(02): 55-63.

• 宫颈细胞图像
• U-net网络
• 主动轮廓
• 重叠细胞
• 实例分割
• 语义分割

宫颈细胞图像的分割问题研究对宫颈癌筛查诊断具有重要意义,但大量的重叠细胞给这项研究带来了巨大挑战。针对这一问题提出了新的宫颈细胞实例分割方法,该方法在语义分割的基础上,根据先验信息为细胞初始化轮廓并建立能量函数,通过最小化能量函数完成轮廓演化,解决复杂宫颈细胞图像中细胞实例分割问题。首先,改进U-net神经网络,完成宫颈细胞图像精确语义分割,将图像像素分为细胞、细胞核及背景3类;其次,在语义分割的基础上,识别图像中的游离细胞与细胞团块,并直接提取游离细胞的轮廓;最后,对于包含重叠细胞的细胞团块,使用Snake主动轮廓模型完成细胞团块中每个细胞的轮廓提取,实现细胞的实例分割。实验结果表明,算法可对包含重叠细胞的宫颈细胞图像进行有效实例分割。

• 单位
  自动化学院; 沈阳航空航天大学