CN116129426A - 一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，涉及计算机视觉技术领域，提出了基于区域定位感知与混淆对抗的细粒度神经网络，使其在宫颈细胞涂片上有着较好的表现。具体表现在：1.对于训练图片进行区域打乱重排的操作配合区域定位感知的损失函数，使网络能学习到图像内部不同区域之间的联系与区别。2.添加了混淆对抗分支，使得网络的特征提取器可以得到细粒度的局部特征。在预测阶段，只采用分类的输出，并经过softmax函数的计算后，得出最终的分类结果。本方法可以识别到目前为止最多的18类宫颈细胞。实验结果表明了分类的效果好，平均识别准确率可以达到99.49％，可以很好得满足宫颈健康医疗检测的需要。
Description
技术领域
本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法。
背景技术
宫颈癌严重威胁女性的健康，因为其发病周期较长，故及时的定期检查对于疾病的发现具有十分非要的意义。随着卷积神经网络的发展以其在图像任务中的有效性，越来越多的卷积神经网络算法应用到宫颈细胞的检测中。
限于医疗数据的采集与标注成本，现有的卷积神经网络的宫颈细胞的分类类别数较少，如SIPaKMeD数据集按照正常，异常分为两大类，共4种亚型。由于不同的亚型的细胞由于其整体结构相似，故通用的分类网络对此任务的效果并不理想。若采取对于不同亚型细胞细粒度特征进行特别的标注，如额外标注mask等信息，又会进一步增加医疗数据集及标签的获取成本。
发明内容
本发明的目的是针对现有的问题，提供了一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，该方法使得网络可以学习到不同宫颈细胞的细粒度特征，对于18类的宫颈细胞分类识别准确率很高。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，包括如下步骤：
S1、将采集来的宫颈细胞图片分为18个类别；
S2、将采集来的图片进行区域打乱重排的操作，并与原始图片一起输入到神经网络进行训练；
S3、输入的训练图片首先经过分类网络与18个类别标签进行损失函数的计算；
S4、将在主干的分类网络得到的特征向量输入到区域对齐网络，与区域打乱重排处的坐标信息进行损失函数的计算；
S5、特征向量同时输入到对抗网络中，并与代表输入训练图片原始与区域打乱重拍后的0或1标签进行损失函数的计算；
S6、在模型推理时，原始图片输入分类网络得到最终结果。
进一步地，步骤S1中所述的将采集来的宫颈细胞图片，按照医学工作者的标注，分为对肿瘤细胞存在9类亚型：非病变细胞；萎缩；妊娠反应；炎症反应；放化疗反应；滴虫；念珠菌；放线菌；细菌性阴道菌。
针对针对病变细胞有8类：ASC-US；ASC-H；HG4/HSIL；LSIL；鳞状细胞癌、AGC-NOS；AGC-FN；腺癌；其他类别。
进一步地，步骤S2具体为：
S21、将采集来的图片均分为7x7个小块；
S22、创建一个与原始图片一样大小的图片，随机选取小块图像，并依次覆盖在创建的图片上；
S23、得到原始图像打乱重排的图像，并与原图像成对输入到网络模型中；
进一步地，步骤S3具体为：
S31、分类网络的特征提取器为残差网络，包含1x1与3x3的卷积操作，与最大值池化操作；
S32、将卷积提取后的特征图经过拉平操作输入到全连接层中；
S33、全连接层的输出与18个类别标签进行交叉熵损失函数的计算。
进一步地，步骤S4具体为：
S41、经过分类网络的卷积层得到的特征向量，经过形状为2048*1的卷积操作，得到通道数为1的特征图；
S42、特征图经过尺寸为2的最大池化操作，后经过tanh激活函数，将其维度变换成二维张量后，对接全连接层进行计算；
S43、将区域对齐网络的输出与打乱处的坐标进行L1LOSS的损失函数计算。
进一步地，步骤S5具体为：
S51、分类网络的特征图输入到另一个全连接层；
S52、对抗网络的输出与0或1的标签进行A-softmax损失函数计算。
进一步地，步骤S6具体为：
S61、推理时采用训练好的网络，输入的图片不再进行打乱操作；
S62、推理时只选取分类模型的输出；
S63、输出需经过softmax函数后得出最终的分类类别标签。
本发明相比现有技术具有以下优点：
1、针对现有技术存在的问题，本发明首先获取了丰富类别的宫颈细胞数据集。细胞并采用一种对训练图片进行区域打乱重排的方式，让其避免不同亚型细胞具有相似全局结构特征的影响，从而能够学习到局部的细粒度特征。并对区域打乱重排的图片所产生的噪声设计相应的区域对齐网络与对抗网络进行处理。最终对于细胞的细粒度分类效果区分度很高，并且不需要额外的标签。
2、针对现有方法能够识别的宫颈细胞类别数不全面的缺点，本发明的宫颈细胞细粒度分类方法，可以针对宫颈细胞的正常与疾病类别下的共18种亚型进行分类。分类的数量更多，更细致。
3、由于每种大类下的亚型特征相似，本发明可以很好地学习到不同亚型的细粒度特征，并且对于不受训练时随机打乱图片产生的噪声影响。对于宫颈细胞的18中分类效果十分理想。
附图说明
图1为本发明中的区域打乱重排后的对比示意图；
图2为本发明中的区域打乱重排后的对比示意图，左侧为原始图片，右侧为区域打乱重拍后的图片；
图3为本发明的整体训练网络算法结构示意图；
图4为本发明的推理网络算法结构示意图。
具体实施方式
一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，包括如下步骤：
步骤1：将采集的宫颈细胞进行分类，非病变类别包括：萎缩；妊娠反应；炎症反应；放化疗反应；滴虫；念珠菌；放线菌；细菌性阴道菌；病变类别包括：ASC-US；ASC-H；HG4/HSIL；LSIL；鳞状细胞癌、AGC-NOS；AGC-FN；腺癌；其他类别；
步骤2：将训练的原始图片均分为49个小块，并将其随机打乱后，进行重排；如图2，为原始图片与打乱重排后图片的对比；
步骤3：训练图片输入到ResNet的残差网络，原始图像为i，打乱重排的图像为φ(I)，分类网络把输入图像映射到概率分布向量C(I，θcls)，θcls为分类网络中所有的可学习参数，分类网络最后的损失函数为：
其中是训练集的所有图像；
步骤4：如图3，区域对齐网络的输入是分类网络的一个卷积层的输出特征n代表的就是第n层，通过1×1卷积处理特征，以获得具有两个通道的输出，然后通过Tanh和平均池化处理输出，已得到尺寸为2×N×N的映射，最后的区域对齐网络的输出为：
其中M(I)的两个通道分别对应于行和列的位置坐标，其中h是我们提出的区域对齐网络，θloc是区域对齐网络的参数，在I中预测的Rσ(i，j)和位置Mσ(i，j)(φ(I))，在I中预测的Ri，j的位置为Mi，j(I,i,j)，对应的标签为(i，j)，区域对齐损失Lloc定义为预测坐标与原始坐标之间的L1距离，为：
步骤5：每一张图片标记为为d∈{0,1}2,表示这个图片是不是被破坏，将2048张特征图输入到对抗网络中：
其中C是分类网络第m层卷积网络输出的特征向量，是分类网络的可学习参数，θadv∈Rd×2是一个线性的映射，判别器的损失Ladv如下：
步骤6：得到三种损失函数之后，分类损失，对抗损失和区域对齐损失整合到一起，进行最小化的优化：
L＝αLcls+βLabc+γLloc
步骤7：如图4所示，训练后的模型推理，测试图片使用未打乱的图片，输入分类的模型中，结果进行softmax后，得到最终的输出。
Claims (7)
1.一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、将采集来的宫颈细胞图片分为18个类别；
S2、将采集来的图片进行区域打乱重排的操作，并与原始图片一起输入到神经网络进行训练；
S3、输入的训练图片首先经过分类网络与18个类别标签进行损失函数的计算；
S4、将在主干的分类网络得到的特征向量输入到区域对齐网络，与区域打乱重排处的坐标信息进行损失函数的计算；
S5、特征向量同时输入到对抗网络中，并与代表输入训练图片原始与区域打乱重拍后的0或1标签进行损失函数的计算；
S6、在模型推理时，原始图片输入分类网络得到最终结果。
2.根据权利要求1所述一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，其特征在于，步骤S1中所述的将采集来的宫颈细胞图片，按照医学工作者的标注，分为对肿瘤细胞存在9类亚型：非病变细胞；萎缩；妊娠反应；炎症反应；放化疗反应；滴虫；念珠菌；放线菌；细菌性阴道菌。
针对针对病变细胞有8类：ASC-US；ASC-
H；HG4/HSIL；LSIL；鳞状细胞癌、AGC-NOS；AGC-FN；腺癌；其他类别。
3.根据权利要求1所述一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，其特征在于，步骤S2具体为：
S21、将采集来的图片均分为7x7个小块；
S22、创建一个与原始图片一样大小的图片，随机选取小块图像，并依次覆盖在创建的图片上；
S23、得到原始图像打乱重排的图像，并与原图像成对输入到网络模型中。
4.根据权利要求1所述一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，其特征在于，步骤S3具体为：
S31、分类网络的特征提取器为残差网络，包含1x1与3x3的卷积操作，与最大值池化操作；
S32、将卷积提取后的特征图经过拉平操作输入到全连接层中；
S33、全连接层的输出与18个类别标签进行交叉熵损失函数的计算。
5.根据权利要求1所述一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，其特征在于，步骤S4具体为：
S41、经过分类网络的卷积层得到的特征向量，经过形状为2048*1的卷积操作，得到通道数为1的特征图；
S42、特征图经过尺寸为2的最大池化操作，后经过tanh激活函数，将其维度变换成二维张量后，对接全连接层进行计算；
S43、将区域对齐网络的输出与打乱处的坐标进行L1LOSS的损失函数计算。
6.根据权利要求1所述一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，其特征在于，步骤S5具体为：
S51、分类网络的特征图输入到另一个全连接层；
S52、对抗网络的输出与0或1的标签进行A-softmax损失函数计算。
7.根据权利要求1所述一种宫颈细胞涂片18类别的细粒度分类方法，其特征在于，步骤S6具体为：
S61、推理时采用训练好的网络，输入的图片不再进行打乱操作；
S62、推理时只选取分类模型的输出；
S63、输出需经过softmax函数后得出最终的分类类别标签。
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