基于改进SSD网络的宫颈细胞分类检测系统

发布时间：2021-08-05 16:27

　　宫颈癌人工筛查方法存在效率低、准确度受医师主观判读影响等问题。随着计算机技术的不断发展,图像处理技术和深度学习技术逐渐应用于细胞识别检测中。但是目前对于宫颈鳞状上皮分类的研究不足,分类结果单一化,同时普遍存在准确率低、泛化能力弱等问题,尤其是高度病变细胞的识别精度有待提高。针对这些问题,本文提出一种基于改进SSD（Single Shot MultiBox Detector）网络的宫颈癌细胞自动筛查系统。该系统能完成显微镜下样本的自动对焦与扫描以获取图像,随后进行细胞分类检测,将宫颈鳞状上皮细胞分为:正常细胞、低度鳞状上皮病变、高度鳞状上皮病变、鳞状细胞癌。本文主要工作如下:（1）搭建显微镜成像平台。在X轴、Y轴上设定逐行逐列扫描,Z轴上设计并实现自动对焦算法。在对图像清晰度评价函数上,对传统的拉普拉斯算子和局部方差信息进行融合;结合爬山搜索和函数逼近算法,设计对焦平面搜索算法。（2）利用深度学习技术完成宫颈鳞状上皮细胞的分类检测。在原有SSD网络模型的基础上,结合正反向特征融合对低层级高分辨率的特征图进行改进,改善原有网络对小物体目标检测不够敏感的缺点,引入双线性汇合特征分析的思想,对... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１宫颈癌筛查主要方法??

通大学硕士专业学位论文?显微镜成像自动扫描系统设１）细胞成熟程度：包括细胞的分化程度、核质比例（细胞的核与细胞质的），其中核质比越高，病变程度越高。??２）细胞核的形态：细胞核的大小、核膜以及染色质的深染程度。??３）异型细胞数量：异型细胞数量越多，上皮内病变可能越典型。??显微镜成像自动扫描系统整体架构??＂？?Ｘ，Ｙ轴逐行逐列扫描

显微镜成像自动扫描系统设计??全局最优解取决于载物台初始化的位置，容易陷入局部最优解，得到其他杂质、垃??圾细胞的最佳对焦面，如图２－３所示，严重影响后续图像逐行逐列采集。??（２）搜索到极值处步长不断变小，采集大量位置的图像进行计算，效率不高。??难以用于本论文中的实时采集分析中。??结合以上分析，做出以下两点改进：??（１）

【参考文献】：
期刊论文
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[5]OpenCV分水岭算法的改进及其在细胞分割中的应用[J]. 张羽,徐端全.  计算机应用. 2012(S1)
[6]基于形态特征和SVM的血液细胞核自动分析[J]. 曾明,孟庆浩,张建勋,鲍菁丹.  计算机工程. 2008(02)
[7]子宫颈癌简单快速筛查方法研究进展[J]. 鲍彦平,乔友林.  中国医刊. 2007(08)
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博士论文
[1]图像识别算法在细胞筛查及火灾探测中的研究[D]. 赵萌.天津大学 2016

硕士论文
[1]基于深度学习的阴道镜HSIL检测[D]. 张丹.浙江大学 2018
[2]宫颈癌细胞计算机自动识别系统研究与设计[D]. 宋盟春.暨南大学 2008



本文编号：3324080