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    全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于識(shí)別病理圖片中的細(xì)胞核

    2020-02-19 17:55:28張緒森
    數(shù)字通信世界 2020年1期
    關(guān)鍵詞:病理切片細(xì)胞核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    張緒森,潘 君,孔 非

    (重慶大學(xué)生物工程學(xué)院,重慶 400044)

    病理診斷是各種診斷方法中最可靠的診斷方式[1]。其主要依靠顯微鏡觀察病理切片中病理組織的細(xì)胞結(jié)構(gòu)做出判斷,因此相比于臨床常用的各種診斷手段例如:CT、超聲及核磁共振更加客觀。依靠細(xì)胞結(jié)構(gòu)的病理診斷的主要依據(jù)是細(xì)胞中遺傳物質(zhì)的改變,導(dǎo)致了正常細(xì)胞和癌變后細(xì)胞的形態(tài)不同,所以在病理學(xué)診斷中細(xì)胞核準(zhǔn)確分割非常重要[1]。在日常監(jiān)測(cè)中常使用HE染色的方法使細(xì)胞核的形態(tài)暴露出來,然后由醫(yī)生根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)細(xì)胞核的形態(tài)進(jìn)行判斷,進(jìn)而診斷出患者疾病情況[2]。但是醫(yī)生通過經(jīng)驗(yàn)判斷細(xì)胞核的形態(tài)具有效率低下[3]且誤差高的缺點(diǎn)[4],神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)人類的經(jīng)驗(yàn),并將學(xué)到的特征用于代替人類工作,深度學(xué)習(xí)采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更深入地學(xué)習(xí)人類的工作經(jīng)驗(yàn),并且long等人提出的FCN算法被廣泛運(yùn)用于圖片分割問題[5],因此本文采用FCN分割小鼠腫瘤切片病理圖片中的細(xì)胞核,并從分割效果及效率的角度討論了FCN算法用于分割病理圖片的實(shí)際效果。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料

    選取癌細(xì)胞,采取皮下注射的方式將癌細(xì)胞注入健康小鼠體內(nèi),待腫瘤組織在小鼠體內(nèi)長(zhǎng)成后,將腫瘤組織取出制作病理切片,并將病理切片使用蘇木精-伊紅染色法染色,進(jìn)而得到106張小鼠腫瘤組織病理切片的HE染色圖片。使用軟件對(duì)106張HE染色圖片中的細(xì)胞核進(jìn)行標(biāo)注,并得到對(duì)應(yīng)標(biāo)簽。

    1.2 方法

    采用long等人研發(fā)的FCN算法,將106張HE染色圖片及其對(duì)應(yīng)標(biāo)簽按照1:6的比例分為測(cè)試集與訓(xùn)練集,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并使用VGG16模型進(jìn)行微調(diào),得到FCN模型。

    1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

    long等人在研發(fā)FCN算法時(shí),曾經(jīng)使用pixel accuracy,mean accuracy,mean IU,frequency weighted IU四個(gè)指標(biāo)衡量他們訓(xùn)練出的FCN模型的分割效果[5]。本文亦使用上述四個(gè)指標(biāo)衡量訓(xùn)練出的FCN模型的分割效果,并與long等人的指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比。

    2 結(jié)果

    2.1 FCN訓(xùn)練出的模型對(duì)小鼠腫瘤切片中癌細(xì)胞細(xì)胞核分割效果

    表1

    從表1可知,與FCN研發(fā)團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,本文訓(xùn)練出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在pixel accuracy上要高7.5%,在mean accuracy上要高12.5%,在mean IU上要高17%,在frequency weighted IU上要高13.2%。

    2.2 醫(yī)生識(shí)別小鼠腫瘤切片中癌細(xì)胞的細(xì)胞核與人識(shí)別的識(shí)別效率對(duì)比

    表2

    從表2我們可以看出,與人類識(shí)別一張病理圖片中細(xì)胞核的時(shí)間相比,本文訓(xùn)練出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型要節(jié)約960s。

    3 分析

    通過表1的結(jié)果可知,F(xiàn)CN算法訓(xùn)練出來的深度學(xué)習(xí)模型可以對(duì)病理圖片中的細(xì)胞核進(jìn)行識(shí)別,并得到較為準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果。通過表2的結(jié)果可知,與人工識(shí)別細(xì)胞核的方法相比深度學(xué)習(xí)模型顯著提高了識(shí)別效率。因此通過本次研究可知,深度學(xué)習(xí)模型可以使病理圖片中細(xì)胞核識(shí)別的過程更為準(zhǔn)確、迅速而且還可以為醫(yī)生判斷提供參考依據(jù),使得診斷更為便捷。

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