基于双路特征的宫颈细胞核分割

来源：电子测量技术杂志2023年第6期北京时间：

作者：崔文成，杨丹，邵虹

单位：沈阳工业大学信息科学与工程学院 沈阳 110870

摘要：宫颈细胞核的分割问题研究对宫颈癌筛查诊断具有重要意义，但受边缘模糊及存在干扰物影响给分割任务带来了巨大挑战。针对此问题提出一种基于DeepLabV3+网络的细胞核分割方法，首先充分利用主干网络的输出进行多尺度特征融合，并引入注意力机制，构建了细胞团分割模型，以减少背景中干扰物对细胞核分割的影响；基于此设计了融合Transformer与ResNet50的双路特征提取模块，兼顾模型对全局信息的获取及低层上下文特征的敏感度，提高了模型对细胞核与干扰信息的辨别能力。实验结果表明，算法在宫颈细胞核的分割任务中取得了良好的分割效果，均交并比为0.832 9，较DeepLabV3+模型提高了2.33%，且与其他方法相比获得了更优的性能指标。

关键词：宫颈细胞核;多尺度特征融合;Transformer;语义分割;DeepLabV3+