ABSTRACT Automatisk och exakt segmentering av cervixkärnan är viktigt eftersom nuklein medför väsentlig diagnostisk information för automatiska datorstödda screening- och diagnossystem för cervixcancer. I detta papper, föreslår vi en cervikal kärna segmentering metod där pixel-nivå tidigare information används för att ge tillsynsinformation för utbildning av en mask regional convolutional neurala nätverk (Mask-RCNN), som sedan används för att extrahera flerskaliga egenskaper hos nuklein, och grov segmentering och avgränsande låda av nuklein erhålls genom framåtutbredning av Mask-RCNN. För att förfina segmenteringen används ett lokalt helanslutet villkorligt slumpmässigt fält (LFCCRF) som innehåller unary och parvis energitermer. Den kärnregion som är av intresse bestäms genom att utvidga gränsboxen, den grova segmenteringen i kärnregionen används för att konstruera den unariska energin, och den parvisa energin bidrar med positions- och intensitetsinformationen för alla pixlar i kärnregionen. Genom att minimera LFCCRF:s energi realiseras den slutliga segmenteringen. Vi utvärderade vår metod genom att använda cervikal nuclei från Herlev Pap utstryksdata som finns i detta papper, och precisionen, minns, och Zijdenbos likhet index befanns alla vara större än 0,95 med låga standardavvikelser, visar att vår metod möjliggör mer exakt och stabil cervikal kärna segmentering än de nuvarande state-of-the-art metoder. INDEX TERMS Villkorligt slumpmässigt fält, djupinlärning, Mask-RCNN, Pap utstryksscreening.
Den automatiska segmenteringen av cervikal nuclei med hjälp av Mask R-CNN i kombination med det lokalt fullt anslutna villkorade slumpmässiga fältet (LFCCRF) presenteras av Liu et al. Hoppa över det.
Automatic Segmentation of Cervical Nuclei Based on Deep Learning and a Conditional Random Field
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}