CN110363188A - 基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法 - Google Patents

基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，包括下列步骤：准备训练样本并将所述训练样本分类得到十一类样本，之后构建卷积神经网络，然后将训练样本输入该卷积神经网络模型中进行训练，迭代到一定次数后停止训练保存网络权重参数。使用时将目标图像分割出带有细胞核的待预测区域，之后加载训练得到的权重参数及网络结构，将待预测区域输入其中计算即可得到分类结果。这种方法提高了宫颈细胞诊断的精确度及效率，且自适应能力强。

Description

基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法
技术领域
本发明涉及细胞图像处理技术领域，特别涉及一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法。
背景技术
在我国，目前传统的宫颈细胞图像识别方法主要还是巴氏人工阅片技术，巴氏人工阅片技术要靠人在镜下观察大量细胞图像，工作强度大，而且极易使人感到疲劳，识别的准确率和识别效率低下。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种包含卷积操作的，专门用来处理具有类似网格结构的数据的前馈型深度神经网络。网络中所包含的卷积层和池化层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。卷积的输入为包含若干通道的二维特征图，将其与若干卷积核进行卷积操作并进行偏置后得到输出。通过已有的宫颈细胞图像数据，优化给定的神经网络的目标函数，学习网络中的参数，使得网络输出和真实标签间的误差最小，从而得到能够将输入宫颈细胞图像精确分类的卷积神经网络。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提出一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法。本发明提供的分类方法具有自动化程度高，自适应能力强的特点，不仅能提高宫颈细胞图像识别的效率，而且也提高了宫颈细胞图像识别的准确率。
基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，包括下列步骤：
(1)准备训练样本并将所述训练样本分类得到十一类样本；其中，所述训练样本为已标注的宫颈细胞图像，所述十一类样本包括正常表层细胞、正常中底层细胞、粒细胞、腺细胞、非典型鳞状细胞、挖空细胞、高核浆比细胞、淋巴细胞、成团细胞、单核细胞和垃圾；
(2)搭建稠密卷积神经网络；包括下列子步骤：将带有标注信息的三通道的所述宫颈细胞图像输入到所述卷积神经网络后经过卷积操作、稠密连接模块和过渡层后，经过分类器输出类别；
其中，所述稠密连接模块是实现网络稠密连接的结构，所述过渡层由卷积和池化操作组成，是实现降维和减少冗余的模块；
(3)构建宫颈细胞图像分类器；包括下列子步骤：
将所述十一类样本输入步骤(2)搭建好的所述稠密卷积神经网络进行训练，通过反向传播算法不断优化交叉熵损失函数，调整所述稠密卷积神经网络的参数，得到能够识别所述十一类样本的分类器；所述交叉熵损失函数如下：
其中，p(xi)表示所述样本xi的真实类别，q(xi)表示所述样本xi的预测类别，n为样本总数；
(4)预测目标图像中的所述宫颈细胞的种类：从目标图像分割出带有细胞核的待预测区域，加载步骤(3)得到的优化后的所述稠密卷积神经网络的权重参数及网络结构，将所述待预测区域输入所述所述稠密卷积神经网络计算，并得到分类结果。
其中，所述稠密连接模块的内部采用稠密连接的方式，即每一层的输入特征都是来自前面所有层的输出；其中，所述每一层有一个复合操作Hl，是三个操作的组合：归一化，ReLU函数激活，和卷积运算；第l层的输出为：
xl＝Hl([x0,x1,...,xl-1])(2)
所述过渡层由卷积和池化层组成，所述卷积层包括复数个卷积单元，每个所述卷积单元的参数都是通过所述反向传播算法最佳化得到的。
步骤(3)中，所述反向传播算法为BP算法。
所述步骤(2)中，所述稠密连接模块为复数个稠密连接模块。
所述步骤(2)中，所述过渡层为复数个过渡层。
所述分类器包括Softmax分类器。
所述Softmax分类器使用Softmax函数将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1；所述Softmax函数为:
其中，所述Softmax向量的每个值表示所述宫颈细胞属于每个类的概率。
本发明所提供的基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法具有下列有益效果：本发明采用的是稠密卷积神经网络，稠密卷积神经网络加强了不同卷积层之间的连接，提高了特征重用，有效缓解了梯度消失和过拟合问题，同时大量减少了神经网络的参数，提高了网络性能和结果正确率。我们针对宫颈细胞图像分类这一问题进行改进，提高了宫颈细胞诊断正确率和效率，且自适应能力强。且本发明方法分类速度快，易用于工程实践当中，具有广阔的应用价值和市场前景。
附图说明
图1为本发明的工作流程图。
图2为本发明的宫颈细胞图像训练样本。
具体实施方式
为了更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图及具体实施方式详细介绍本发明。
本发明是一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，该方法主要包括以下几个步骤：
步骤1：准备训练样本并将所述训练样本分类得到十一类样本；其中，所述训练样本为已标注的宫颈细胞图像，所述十一类样本包括正常表层细胞、正常中底层细胞、粒细胞、腺细胞、非典型鳞状细胞、挖空细胞、高核浆比细胞、淋巴细胞、成团细胞、单核细胞和垃圾。
步骤2：搭建稠密卷积神经网络；包括下列子步骤：将带有标注信息的三通道的所述宫颈细胞图像输入到所述卷积神经网络后经过卷积操作、稠密连接模块和过渡层后，经过分类器输出类别；
其中，所述稠密连接模块是实现网络稠密连接的结构，所述过渡层由卷积和池化操作组成，是实现降维和减少冗余的模块。
步骤3：构建宫颈细胞图像分类器；包括下列子步骤：
将所述十一类样本输入步骤(2)搭建好的所述稠密卷积神经网络进行训练，通过反向传播算法不断优化交叉熵损失函数，调整所述稠密卷积神经网络的参数，得到能够识别所述十一类样本的分类器。
所述交叉熵损失函数如下：
其中，p(xi)表示样本xi的真实类别，q(xi)表示样本xi的预测类别，n为样本总数。
步骤4：预测目标图像中的所述宫颈细胞的种类：从目标图像分割出带有细胞核的待预测区域，加载步骤(3)得到的优化后的所述稠密卷积神经网络的权重参数及网络结构，将所述待预测区域输入所述所述稠密卷积神经网络计算，并得到分类结果。
本发明的具体实现流程如图1所示，各部分具体实施细节如下：
1.准备样本
利用巴氏染色法对宫颈细胞进行染色并封固制片，之后扫描病理切片并导入到计算机当中，将所有的宫颈细胞图像分为正常表层细胞、正常中底层细胞、粒细胞、腺细胞、非典型鳞状细胞、挖空细胞、高核浆比细胞、淋巴细胞、成团细胞、单核细胞和垃圾十一类样本。
2.搭建稠密卷积神经网络
稠密卷积神经网络主要由两个重要结构——稠密连接模块(Dense Block)和过渡层(Transition Layer)。稠密连接模块是实现网络稠密连接的结构；每一个Dense Block内部采用稠密连接的方式，即每一层的输入特征都是来自前面所有层的输出。每层有一个复合操作Hl，是三个操作的组合：归一化，ReLU函数激活，卷积运算，第l层的输出为xl：
xl＝Hl([x0,x1,...,xl-1])
过渡层由卷积和池化层组成，是实现降维和减少冗余的模块。卷积层是由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的，其卷积运算的目的是提取输入图像的不同特征。而池化层的目的是降低输出的特征向量同时改善结果。网络的最后包含一个Softmax层，Softmax函数能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。
该函数的形式通常按下面的式子给出：
这个向量的每个值表示就这个样本属于每个类的概率。
带有标注信息的三通道宫颈细胞图像输入到网络后经过一个卷积操作、数个稠密连接模块和数个过渡层后，经过分类器输出类别。
3.构建宫颈细胞图像分类器
将带有标注信息的十一类宫颈细胞图像输入步骤2搭建好的稠密卷积神经网络进行训练。通过反向传播算法不断优化交叉熵损失函数，调整网络的参数，反向传播算法即为BP算法，是一种适合于多层神经元网络的学习算法，该算法可以求出每一层权值的修改的参数，直到误差达到期望值，最终得到能够识别八类宫颈细胞图像的分类器。
所述交叉熵损失函数如下：
其中，p(xi)表示样本xi的真实类别，q(xi)表示样本xi的预测类别，n为样本总数。
4.预测目标图像中宫颈细胞种类
将目标图像分割出带有细胞核的待预测区域，加载训练得到的权重参数及网络结构，将待预测区域输入其中计算即可得到分类结果。

Claims (8)

1.一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，包括下列步骤：
(1)准备训练样本并将所述训练样本分类得到十一类样本；其中，所述训练样本为已标注的宫颈细胞图像，所述十一类样本包括正常表层细胞、正常中底层细胞、粒细胞、腺细胞、非典型鳞状细胞、挖空细胞、高核浆比细胞、淋巴细胞、成团细胞、单核细胞和垃圾；
(2)搭建稠密卷积神经网络；包括下列子步骤：将带有标注信息的三通道的所述宫颈细胞图像输入到所述卷积神经网络后经过卷积操作、稠密连接模块和过渡层后，经过分类器输出类别；
其中，所述稠密连接模块是实现网络稠密连接的结构，所述过渡层由卷积和池化操作组成，是实现降维和减少冗余的模块；
(3)构建宫颈细胞图像分类器；包括下列子步骤：
将所述十一类样本输入步骤(2)搭建好的所述稠密卷积神经网络进行训练，通过反向传播算法不断优化交叉熵损失函数，调整所述稠密卷积神经网络的参数，得到能够识别所述十一类样本的分类器；所述交叉熵损失函数如下：
其中，p(xi)表示所述样本xi的真实类别，q(xi)表示所述样本xi的预测类别，n为样本总数；
(4)预测目标图像中的所述宫颈细胞的种类：从目标图像分割出带有细胞核的待预测区域，加载步骤(3)得到的优化后的所述稠密卷积神经网络的权重参数及网络结构，将所述待预测区域输入所述所述稠密卷积神经网络计算，并得到分类结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，其特征在于：所述稠密连接模块的内部采用稠密连接的方式，即每一层的输入特征都是来自前面所有层的输出；其中，所述每一层有一个复合操作Hl，是三个操作的组合：归一化，ReLU函数激活，和卷积运算；第l层的输出为
xl＝Hl([x0,x1,...,xl-1]) (2)
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，其特征在于，所述过渡层由卷积和池化层组成，所述卷积层包括复数个卷积单元，每个所述卷积单元的参数都是通过所述反向传播算法最佳化得到的。
4.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，其特征在于：步骤(3)中，所述反向传播算法为BP算法。
5.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述稠密连接模块为复数个稠密连接模块。
6.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述过渡层为复数个过渡层。
7.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，其特征在于，所述分类器包括Softmax分类器。
8.根据权利要求7所述的基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分类方法，其特征在于，所述Softmax分类器使用Softmax函数将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1；所述Softmax函数为:
其中，所述Softmax向量的每个值表示所述宫颈细胞属于每个类的概率。
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