基于深度卷积神经网络的肾透明细胞癌细胞核分割

作     者：鲁浩达 徐军 刘利卉 周超 周晓军 张泽林 LU Haoda;XU Jun;LIU Lihui;ZHOU Chao;ZHOU Xiaojun;ZHANG Zelin

作者机构：南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 南京军区南京总医院南京210044 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61273259) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20141482) 

出 版 物：《生物医学工程研究》 (Journal Of Biomedical Engineering Research)

年 卷 期：2017年第36卷第4期

页      码：340-345页

摘      要：肾透明细胞癌病理图像中细胞核的形态和位置信息对肾癌的良恶性分级诊断具有重要意义,为提高肾透明细胞癌细胞核分割的质量,本研究提出了基于深度卷积神经网络的细胞核分割方法。首先,根据标定的病理图像中细胞核轮廓,构建细胞核分割样本集;然后,深度卷积神经网络通过隐式特征学习对细胞核分割模型进行训练,避免人为设计特征;最后,利用细胞核分割模型对病理图像进行逐像素分割。实验结果表明,深度卷积神经网络的细胞核分割算法在肾透明细胞癌细胞核分割的像素准确率高达90.33%,细胞核分割性能稳定,深度卷积神经网络强大的鲁棒性和适应性使得肾透明细胞癌细胞核自动分割具有可能。

主 题 词：分割 卷积神经网络 细胞核 肾透明细胞癌 逐像素 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 08[工学] 0836[0836] 

D　O　I：10.19529/j.cnki.1672-6278.2017.04.13

馆 藏 号：203281432...