【摘 要】
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宫颈癌是世界上女性中第四大常见癌症,每年在全球范围内大约新增528000例宫颈癌患者,其中约85%的患者来自欠发达地区。宫颈癌的早期筛查能够提升宫颈癌患者生存的机会。基于阴道镜的醋酸实验是欠发达地区优先选择的宫颈癌筛查方法,但是该方法严重依赖医生的临床经验,并且它的使用经常受限于缺乏有经验的医生。基于阴道镜图像的宫颈上皮内瘤变（CIN,早期宫颈癌）的自动检测是宫颈癌筛查的一种可替代的选择,而醋白区
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宫颈癌是世界上女性中第四大常见癌症,每年在全球范围内大约新增528000例宫颈癌患者,其中约85%的患者来自欠发达地区。宫颈癌的早期筛查能够提升宫颈癌患者生存的机会。基于阴道镜的醋酸实验是欠发达地区优先选择的宫颈癌筛查方法,但是该方法严重依赖医生的临床经验,并且它的使用经常受限于缺乏有经验的医生。基于阴道镜图像的宫颈上皮内瘤变（CIN,早期宫颈癌）的自动检测是宫颈癌筛查的一种可替代的选择,而醋白区域作为CIN的最重要特征,它的自动化分割是实现自动检测CIN的重要步骤。为此,本文提出一种基于深度学习的阴道镜图像中醋白区域的自动分割方法。在本文提出的醋白区域分割方法中主要包括数据集的构建及预处理、基于DeepLab V3+网络分割醋白区域和基于优化后的DeepLab V3+网络分割醋白区域三部分内容。在数据集的构建及预处理中,首先以280套原始阴道镜图像为数据集,以专家手动分割的醋白区域为金标准,并采用Labelme软件制作图像语义分割的标签;其次利用k均值聚类算法从原始阴道镜图像中分割宫颈区域,通过最小矩形框的方式将宫颈区域保存为固定大小的宫颈图像;最后通过数据增强的方式实现宫颈图像的数据扩充,并构建本文图像语义分割模型训练中所需的数据集。在基于DeepLab V3+网络分割醋白区域环节中,采用Tensor Flow深度学习框架实现DeepLab V3+网络,同时选择两种传统的机器学习分割方法（模糊聚类分割算法和水平集分割算法）以及两种图像语义分割模型（UNet网络和PSPNet网络）作为比较方法,并根据图像语义分割精度评估指标敏感性、特异性、准确率和JI准确率进行分割精度的评估。在基于优化后的DeepLab V3+网络分割醋白区域环节中,针对在本文的醋白区域分割任务中,目标区域大部分为相对较小的区域,且目标区域的形状表现出非常大的变化,这增加了分割的难度,因此,本文选择对DeepLab V3+网络的空洞空间金字塔池化（ASPP）模块及特征整合结构进行优化,并提出了全局注意力网络（GANet）。实验结果显示在醋白区域分割中,DeepLab V3+网络获得78.2%的平均敏感性、94.9%的平均特异性、91.2%的平均准确率和63.6%的平均JI准确率,分割性能明显优于本文提出的四种比较方法;而相比于DeepLab V3+网络,尽管本文提出的全局注意力网络（GANet）获得93.7%的平均特异性,低于DeepLab V3+网络,但是GANet获得81.1%的平均敏感性、91.6%的平均准确率和65.1%的平均JI准确率,均高于DeepLab V3+网络。本文提出的全局注意力网络（GANet）在醋白区域分割任务中获得最佳的分割性能,其有望成为宫颈癌筛查中一种有用的辅助诊断工具。
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