【摘 要】
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作为病理图像分析的一项关键步骤,自动的细胞核检测可为细胞形态、纹理等量化分析提供支持,对于癌症等疾病的诊断具有重要意义。目前深度学习方法已成功应用于数字病理图像中自动的细胞核检测,但其检测性能依赖大量有标注数据,带来极其昂贵的标注成本。因此,在少量有标注数据的基础上,通过有效利用无标注数据的半监督学习方法近年来受到了广泛关注。为有效降低标注成本并提升细胞核检测性能,本文提出了一种基于对抗图像重建的
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作为病理图像分析的一项关键步骤,自动的细胞核检测可为细胞形态、纹理等量化分析提供支持,对于癌症等疾病的诊断具有重要意义。目前深度学习方法已成功应用于数字病理图像中自动的细胞核检测,但其检测性能依赖大量有标注数据,带来极其昂贵的标注成本。因此,在少量有标注数据的基础上,通过有效利用无标注数据的半监督学习方法近年来受到了广泛关注。为有效降低标注成本并提升细胞核检测性能,本文提出了一种基于对抗图像重建的半监督细胞核检测框架LAIRS,并在此基础上通过结合Mean Teacher方法,进一步提出了半监督细胞核检测框架MT-LAIRS,用于实现更为精准的细胞核检测。具体研究内容如下:（1）本文提出了一种新颖的基于对抗图像重建的半监督细胞核检测框架LAIRS。该方法在使用少量有标注病理图像进行有监督训练的同时,通过将无标注病理图像输入检测网络,进而利用相应的细胞核位置概率图实现位置感知的图像重建。此外,为提升图像重建效果,本文采用了图像级和实例级的多重判别器,分别对重建图像和输入图像在整体和局部区域范围内进行判别。在此基础上,利用图像重建一致性损失函数为LAIRS的训练提供正则化约束,从而实现对病理图像中细胞核的有效检测。本文在多个性能评估指标上与现有方法进行对比,验证了 LAIRS在细胞核检测方面的优势。（2）在上述研究工作的基础上,本文进一步提出了一种基于Mean Teacher方法的半监督学习框架MT-LAIRS。该方法首先分别构建用于细胞核检测的学生网络和教师网络,然后将经随机扰动的无标注病理图像分别输入到上述网络,同时利用图像重建一致性损失函数为检测框架的训练提供正则化约束。在此基础上,通过构建反映学生和教师网络输出差异的输出一致性损失函数,为MT-LAIRS的训练进一步施加额外的正则化约束,从而有效提升模型的泛化能力。实验结果表明,MT-LAIRS与现有方法相比可显著提高细胞核检测性能。
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