【摘 要】
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宫颈癌自动筛查技术中图像分割的环节尤为重要,它决定了医生最终判别的准确性。至今,许多学者提出了很多方法解决宫颈细胞图像的分割问题。然而,细胞图片中很多复杂的干扰情况使得细胞分割一直是一大难题,尤其是对于重叠细胞的分割,使用传统方法难以兼顾多种复杂的情况。针对上述问题,本文提出了一种基于深度学习的细胞分割新方法。首先,以细胞核为定位因子辅助分割重叠细胞,使用CE-Net网络对定位因子进行精准的提取,
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宫颈癌自动筛查技术中图像分割的环节尤为重要，它决定了医生最终判别的准确性。至今，许多学者提出了很多方法解决宫颈细胞图像的分割问题。然而，细胞图片中很多复杂的干扰情况使得细胞分割一直是一大难题，尤其是对于重叠细胞的分割，使用传统方法难以兼顾多种复杂的情况。
针对上述问题，本文提出了一种基于深度学习的细胞分割新方法。首先，以细胞核为定位因子辅助分割重叠细胞，使用CE-Net网络对定位因子进行精准的提取，以排除细胞核形状对细胞质分割的影响;结合迁移学习和ResNet算法将定位因子分类为裸核细胞和正常细胞。然后，以生成式对抗网络为基础改进得到一种新型细胞分割模型SEG-GAN，以生成方式分割细胞;同时，从生成任务和分割任务两方面来定义模型损失以保证SEG-GAN模型的分割质量。最后，使用基于水平集的轮廓拟合算法将SEG-GAN模型分割后的细胞轮廓进行提取，作为初始轮廓去初始化水平集函数，进而通过最小化每个细胞对应的能量泛函，得到最终优化好的细胞轮廓，完成最终的细胞分割。
通过在自建数据集上进行定位因子提取的对比实验，CE-Net网络相对于其他方法表现出了最为优越的分割性能，可以实现对于定位因子的精准提取;通过在ISBI2014公开数据集上进行细胞质分割的对比实验，SEG-GAN模型相对于其他优秀的传统方法，表现出了对于重叠细胞的良好的分割能力，具有一定的研究价值和意义。
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