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基于U-Net网络的多主动轮廓细胞分割方法研究

朱琳琳 韩璐 杜泓 范慧杰

朱琳琳, 韩璐, 杜泓, 范慧杰. 基于U-Net网络的多主动轮廓细胞分割方法研究[J]. 红外与激光工程, 2020, 49(S1): 20200121. doi: 10.3788/IRLA20200121
引用本文: 朱琳琳, 韩璐, 杜泓, 范慧杰. 基于U-Net网络的多主动轮廓细胞分割方法研究[J]. 红外与激光工程, 2020, 49(S1): 20200121. doi: 10.3788/IRLA20200121
Zhu Linlin, Han Lu, Du Hong, Fan Huijie. Multi-active contour cell segmentation method based on U-Net network[J]. Infrared and Laser Engineering, 2020, 49(S1): 20200121. doi: 10.3788/IRLA20200121
Citation: Zhu Linlin, Han Lu, Du Hong, Fan Huijie. Multi-active contour cell segmentation method based on U-Net network[J]. Infrared and Laser Engineering, 2020, 49(S1): 20200121. doi: 10.3788/IRLA20200121

基于U-Net网络的多主动轮廓细胞分割方法研究

doi: 10.3788/IRLA20200121
详细信息
    作者简介:

    朱琳琳(1982-),女,副教授,博士,主要从事图像处理、机器视觉、目标识别与跟踪方面的研究。Email:zhulinlin82@126.com

    通讯作者: 范慧杰(1985-),女,副研究员,博士,主要从事模式识别、图像处理、机器学习方面的研究。Email:fanhuijie@sia.cn
  • 中图分类号: TP181

Multi-active contour cell segmentation method based on U-Net network

  • 摘要: 细胞及细胞核的准确分割是宫颈癌计算机辅助筛查中的关键技术,针对具有重叠现象的宫颈细胞分割及其细胞核的提取,提出了一种U-Net网络语义分割下的多主动轮廓细胞分割提取方法。首先,对采集到的样本图像进行标注,将其分为背景、细胞、细胞核三部分;然后,对U-Net网络进行训练,并利用训练得到的模型对图像进行分语义分割,得到其中的细胞及细胞核区域;接着在U-Net语义分割结果的基础上获得细胞团块信息,并通过像素点与细胞核之间的距离为每个细胞初始化一个水平集函数表示的细胞轮廓;最后,结合细胞的形状先验信息、图像的边缘信息和不同轮廓之间的相互信息建立水平集函数的能量泛函,通过最小化能量泛函得到细胞轮廓,最终完成每个细胞的分割。实验表明:文中提出的分割方法可以对复杂情况下的宫颈细胞进行分割,包括独立细胞和互相重叠的细胞及其细胞核,取得了良好的分割效果。
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-11
  • 修回日期:  2020-06-21
  • 刊出日期:  2020-09-22

基于U-Net网络的多主动轮廓细胞分割方法研究

doi: 10.3788/IRLA20200121
    作者简介:

    朱琳琳(1982-),女,副教授,博士,主要从事图像处理、机器视觉、目标识别与跟踪方面的研究。Email:zhulinlin82@126.com

    通讯作者: 范慧杰(1985-),女,副研究员,博士,主要从事模式识别、图像处理、机器学习方面的研究。Email:fanhuijie@sia.cn
  • 中图分类号: TP181

摘要: 细胞及细胞核的准确分割是宫颈癌计算机辅助筛查中的关键技术,针对具有重叠现象的宫颈细胞分割及其细胞核的提取,提出了一种U-Net网络语义分割下的多主动轮廓细胞分割提取方法。首先,对采集到的样本图像进行标注,将其分为背景、细胞、细胞核三部分;然后,对U-Net网络进行训练,并利用训练得到的模型对图像进行分语义分割,得到其中的细胞及细胞核区域;接着在U-Net语义分割结果的基础上获得细胞团块信息,并通过像素点与细胞核之间的距离为每个细胞初始化一个水平集函数表示的细胞轮廓;最后,结合细胞的形状先验信息、图像的边缘信息和不同轮廓之间的相互信息建立水平集函数的能量泛函,通过最小化能量泛函得到细胞轮廓,最终完成每个细胞的分割。实验表明:文中提出的分割方法可以对复杂情况下的宫颈细胞进行分割,包括独立细胞和互相重叠的细胞及其细胞核,取得了良好的分割效果。

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