一种新的基于U-Net和ResNet的病理图像细胞核分割方法

医学图像分割是图像处理的重要环节,而细胞核分割结果是病理学家进行癌症分类和评级的重要依据,提高其分割的准确率一直是研究的热点。但由于同器官的不同细胞核存在形态可能不一样、细胞之间相互重叠、细胞边界不清楚等现象,导致细胞核图像难以准确分割。为提高相互接触和重叠细胞核分割的准确性和精确率,本研究提出一种新型的细胞核分割网络模型。该模型首先是对原始细胞图进行ZCA白化预处理,并基于经典的U-Net网络结构,通过U-Net和ResNet残差模块进行训练,使用Batch Normalization方法实现数据归一化处理,解决训练过程中梯度震荡问题。在MoNuSeg和ISBI2018Cell两个数据集上的实验结果表明,本研究所提出的模型的分割准确率较高,分割出的细胞没有出现细胞核大面积粘连的现象,细胞核轮廓更加清晰。本研究所提的分割网络基于经典的U-Net网络结构,通过构造ResNet残差模块实现对细胞核上下文特征的提取,同时在残差模块使用Batch Normalization使得梯度的传输更加便捷,减少了训练时间,而且在分割相互接触的细胞核时,具有精确定位和准确分割的能力,是一种有效的细胞核分割方法。