CN108346145B - 一种病理切片中非常规细胞的识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种病理切片中非常规细胞的识别方法，包括：将电子扫描病理切片预处理得到有效判别区域，输入全卷积网络预训练，再使用全连接层代替全卷积网络头部微调网络，使全卷积网络具有提取非常规细胞特征的能力，进而确定非常规细胞位置，更加有效地对有效判别区域进行分类；通过结合多个普通分类网络的预测结果投票，输出更加稳定的分类结果。本发明的识别方法能够自动判别病理切片中每一个20×放大的视野中存在非常规细胞的概率，输出概率值在0.5以上的非常规细胞作为识别结果，大量减轻人工筛查病理切片中非常规细胞的工作量，快速准确的筛选出非常规细胞。
Description
技术领域
本发明属于医疗影像领域，具体涉及一种病理切片中非常规细胞的识别方法。
背景技术
传统病理切片中非常规细胞(或称非正常形态细胞)由人工进行筛查：在显微镜下，由专业的病理医生通过切片的移动，进而肉眼扫描整个切片，寻找整个切片是否存在非常规细胞，这种工作繁重而耗时，并且随着阅片时间的增长，错误率也随之提高。
随着科技的不断发展，病理切片中非常规细胞的识别可以借助计算机的帮助进行初步筛查。
基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)算法的VGGNet，ResNet，DenseNet等网络改进结构不断更新迭代的计算机视觉，在自然图像上，其准确率已经超过人眼。图像语义分割(Semantic Segmentation)是计算机视觉的一个重要研究方向，其任务是通过计算机算法完成对单张图像每个像素进行分类。在医疗影像中，语义分割常常被用于分割图像中的器官、组织或细胞等，以便于后续分类。
Jonathan Long提出在全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks，FCN)中使用卷积与反卷积(Deconvolution)进行语义分割任务替代传统的全连接语义分割方法为语义分割模型的主要方法之一，U-Net是一种典型的全卷积网络，其主要思想是将网络分成下采样层与上采样层，上采用使用普通的卷积，池化层，上采样使用双线性插值或反卷积放大特征图是指能够与浅层特征图大小一致并连接。通过浅层的特征图跳跃连接与深层特征图拼接，得到最终的特征图。
发明内容
本发明的目的是提供一种病理切片中非常规细胞的识别方法，大量减轻人工筛查病理切片中非常规细胞这一繁重工作的工作量，快速准确的筛选出非常规细胞。
本发明所述的常规细胞为人体正常细胞，非常规细胞与人体正常细胞相对应，为人体非正常形态细胞。
本发明技术方案的工作原理：
将电子扫描病理切片进行预处理为多个区域，通过转换为LAB通道后A通道的均值作为依据判断区域是否有效，得到该病理切片中的所有有效判别区域，通过将使用重分布与zscore方法预处理后有效判别区域输入全卷积网络预训练，再使用全连接层代替全卷积网络头部微调网络，能够使全卷积网络具有提取非常规细胞特征的能力，进而确定非常规细胞位置，因此更加有效地对有效判别区域进行分类。通过结合多个普通分类网络的预测结果投票，输出更加稳定的分类结果，能够自动判别切片中每一个20×放大的视野中存在非常规细胞的概率。
一种病理切片上非常规细胞的识别方法，包括：
(1)对电子扫描病理切片进行预处理，得到该病理切片中的有效判别区域，所述的有效判别区域中非常规细胞像素区域为正样本，常规细胞像素区域为负样本；
(2)对步骤(1)得到的正、负样本采用全卷积网络算法进行训练，根据模型预测结果与标签的重合度对网络的参数进行调节，得到收敛的切片分割模型；
(3)在步骤(2)得到的切片分割模型基础上，将其头部分割器替换为分类器，使用含有非常规细胞的判别区域作为正例，完全不含非常规细胞的判别区域作为负例，微调网络参数使之适应分类任务，得到分割预训练分类模型；
(4)将步骤(1)得到的有效判别区域中，含有非常规细胞的判别区域作为正例，完全不含有非常规细胞的判别区域作为负例，使用普通卷积神经网络分类方法中的k折交叉验证的方式训练k个普通分类模型；
所述k的取值范围为5～10之间的整数；
(5)将步骤(3)得到的分割预训练分类模型与步骤(4)得到的k个普通分类模型通过模型集成的方法融合，构建最终分类模型；
(6)将未经过标记的新病理切片，经过步骤(1)处理得到的有效判别区域输入最终分类模型，输出概率值在0.5以上的非常规细胞作为识别结果。
步骤(1)中，所述的预处理步骤为：
(1-1)将20×放大的病理切片划分为像素为512*512～2048*2048相同大小的区域，分别存储；
(1-2)对每个小块转换为LAB通道后的图像，将A通道的均值超过阈值t的小块作为有效判别区域，其余的舍弃；
所述的阈值t为120～150。
步骤(1-2)中使用转换至LAB后的A通道均值作为判别有效区域的依据的原因在于：病理切片中组织细胞等有效区域染色后均为紫色或红色，LAB通道中，A通道代表该像素红色的程度，故采用A通道作为判别依据，超过阈值t即认为该区域含有有效组织或细胞。
步骤(2)中，所述的模型预测结果与标签的重合度的评估方法包括Dice Loss、Cross Entropy或Mean Squared Error。
步骤(2)中，所述的收敛的切片分割模型的训练方法，其具体步骤为：
(2-1)将输入的有效判别区域通过图像压缩算法将其压缩至像素为256*256～512*512的矩阵；此比率能够保证大部分图像特征的保存，而舍弃一些细小的特征，这些特征在正负样本的分类上贡献较小。
(2-2)通过重分布与z-score方法将上述矩阵归一化并转换到标准正态分布；
步骤(2-1)得到的图像(像素为256*256～512*512的矩阵)为RGB三通道，为了更好的被神经网络学习，一般需要对其进行重分布与规范化，具体的操作流程是：首先将图像像素除以255，投影至[0,1]区间，然后使用zscore规范化方式对数据进行减去均值除以方差的操作以转换到标准正态分布，zscore计算方法如下：
其中zi表示z-score算法的最终输出，xi表示输入数据，
表示该特征的平均值，s表示该特征的标准差。
(2-3)对步骤(2-2)转换后得到的标准正态分布的图像使用数据增强(DataAugmentation)技术进行旋转，翻转，镜像，亮度改变，随机偏移等操作，以使网络能够学习到不同方向，角度的特征，同时降低网络预测的过拟合程度。
(2-4)将步骤(2-3)处理得到的矩阵输入全卷积网络，计算Dice Loss；
在训练分割模型的过程中，我们使用了针对分割任务的损失函数——DiceLoss进行训练，Dice Loss是针对正负例像素不均衡的图像分割而设计的损失函数，其定义如下：
其中，i表示当前计算像素点，pi，gi分别表示了像素i的模型预测分数与标签所对应的分数，N表示像素点的总数量，D表示了二分类预测结果(热力图)与标签的重合程度，所述D的取值范围为[0,1]区间，其值越接近1，重合度越高；在训练过程中，我们使用1-D作为损失函数；
所述的标签是与输入图像大小一致的二值矩阵，1代表非常规细胞像素，0代表常规细胞像素，在(2-1)中有效判别区域被压缩至512*512像素，同样的，分割标签也被压缩至512*512像素以便于与有效判别区域匹配。
(2-5)使用Adam算法作为优化方法最小化Dice Loss，直至网络收敛，得到收敛的切片分割模型。
在微调阶段，使用全连接层微调U-Net预训练权值的优点是：在U-Net训练完成后，U-Net模型深层已经具备提取非常规细胞特征的能力，进而对分类任务有较大的帮助，并且，此方法增加了分类模型的可解释性。在预测阶段，可以同时输出分类结果与分割结果进行比较，以便确定非常规细胞的区域。
步骤(2)和(3)训练分割预训练分类模型的方法为两阶段方法，即先使用分割标签预训练，再使用分类器微调的方法，与该两阶段方法等价的方式是单阶段训练，所述的单阶段训练的方法，即使用U-Net模型的输出作为辅助损失函数与分类损失函数相加作为最终的损失函数进行最小化，但是单阶段的方法相对于两阶段的方法的效果较差。
步骤(3)中，所述的微调网络方法，包括以下步骤：
(3-1)将U-Net的最后一层卷积层替换为输出为二分类的全连接层，
(3-2)使用含有非常规细胞的判别区域作为正例，完全不含非常规细胞的判别区域作为负例，使用Adam算法优化交叉熵损失函数并更新网络参数，使分类任务模型到达收敛，得到分割预训练分类模型。
步骤(4)中，所述的通过k折交叉验证的方式训练k个普通分类模型，其具体步骤为：首先将训练数据通过分层抽样分为k等份，每次使用其中一份作为验证数据，其余k-1份作为训练数据训练，得到k个普通分类模型；
所述k的取值范围为5～10之间的整数；
所述的训练数据包括含有非常规细胞的判别区域作为正例和完全不含有非常规细胞的判别区域作为负例。
但是，只使用U-Net辅助提取特征的分类器对一些整体特征的分类仍然不能实现的很好分类，此时还需要增加一些分类器来保证整体分类的准确率。在本发明中我们使用了目前分类效果上泛化能力性能较好的DenseNet进行训练，在训练过程中，我们使用CrossEntropy Loss预训练模型，为了让模型更加关注困难样本，使用了Focal Loss微调参数。
步骤(5)中，所述的模型集成融合方法包括：
(1)投票法：取多个模型的输出的众数作为最终结果；或，
(2)加权均值法：对多个模型赋予不同的权值，求取其加权均值，通过加权均值判断最终标签；或，
(3)堆叠法：训练一个以多个模型的输出作为输入的线性分类器作为判断标签的依据模型。
本发明模型集成融合方法优选加权均值法，其中，普通分类模型的权值相同；分割预训练的分类模型的权值为普通分类模型的权值的k倍，k为普通分类模型的数量。
优选加权均值法的原因是：加权均值法相较于投票法能够更好的平衡分割预训练分类模型与普通分类模型之间的重要程度，并有效突出分割预训练模型对最终模型的贡献。
根据上述步骤分别得到的分割预训练分类模型与k个DenseNet分类模型，我们使用加权均值的方式融合k+1个模型，为了突出分割模型的贡献，我们使用了下列公式进行加权平均,得到p(x)为最终预测值，x表示输入图像矩阵：
其中，S表示分割预训练分类模型函数，d表示DenseNet分类函数，k表示k折数，λ表示分割预训练分类模型所占的权重。
本发明提供的病理切片中非常规细胞的识别方法，使用了语义分割生成的特征图与多个分类网络结合，达到了较好的测试效果，以F1值的衡量算法的指标，其F1值能够达到96％以上。所述F1值为精确性与召回率的调和均值，计算方法如下：
其中，precision代表精确度，recall代表召回率，使用以下公式计算：
其中tp，fp，fn分别代表真阳性数量，假阳性数量与假阴性数量。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1)本发明能够大量减轻病理医生繁重的工作量，并针对缺乏病理医生资源的基层医院，社区医院，起到较好的普及作用。
2)本发明能够帮助医生快速准确的筛选出非常规细胞，以F1值的衡量算法的指标，本算法的F1值能够达到96％以上。
附图说明
图1为本发明具体实施方法中全卷积网络U-net的整体结构。
图2为本发明具体实施方法中普通分类模型DenseNet的整体结构。
图3为本发明具体实施方法的病理切片区域分类整体示意图。
图4为本发明具体实施方法的病理切片区域分类模型训练流程图。
具体实施方式
为了进一步理解本发明，下面结合具体实施方法对本发明提供的一种病理切片中非常规细胞的识别方法进行具体描述，但本发明并不限于此，该领域技术人员在本发明核心指导思想下做出的非本质改进和调整，仍然属于本发明的保护范围。
一种病理切片上非常规细胞的识别方法，具体步骤为：
1)病理切片预处理与有效区域判别
本发明采用输入数据为20x放大的病理切片，划分为像素分辨率2048*2048的区域，分别存储。
将上述像素分辨率2048*2048的区域转换为LAB通道，将A通道的均值超过阈值t＝132的区域作为有效判别区域，其余的舍弃。
2)训练收敛的切片分割模型
(2-1)将步骤1)得到的有效判别区域压缩至像素分辨率512x512的区域；
(2-2)首先将图像像素除以255，投影至[0,1]空间，然后使用zscore规范化方式对数据进行减去均值除以方差的操作以转换到标准正态分布的图像，zscore计算方法如下：
其中xi表示输入数据，
表示该特征的平均值，s表示该特征的标准差；
(2-3)对步骤(2-2)转换后得到的标准正态分布的图像使用数据增强(DataAugmentation)技术进行旋转，翻转，镜像，亮度改变，随机偏移等操作，以使网络能够学习到不同方向，角度的特征，同时降低网络预测的过拟合程度。
(2-4)将步骤(2-3)处理得到的矩阵输入全卷积网络U-Net，其结构如图1所示，使用以下公式计算Dice Loss：
其中pi，gi分别表示了像素i的模型预测分数与标签所对应的分数。
所述的标签是与输入图像大小一致的二值矩阵，1代表非常规细胞像素，0代表常规细胞像素，在(2-1)中有效判别区域被压缩至512*512像素，同样的，分割标签也被压缩至512*512像素以便于与有效判别区域匹配。
(2-5)使用Adam算法作为优化方法最小化Dice Loss，直至网络收敛，得到收敛的切片分割模型。
3)在步骤2)得到的切片分割模型基础上，将U-Net的最后一层卷积层替换为输出为二分类的全连接层，使用含有非常规细胞的判别区域作为正例，完全不含非常规细胞的判别区域作为负例，使用Adam算法优化交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)优化网络参数，使分类任务模型到达收敛，得到分割预训练分类模型。
为了避免随机生成的全连接层权值梯度过大导致训练好的U-Net权值被破坏，我们采用以下步骤微调：
a)固定U-Net权值只训练全连接层直至收敛；
b)降低U-Net部分的学习率，训练整体网络(包括U-Net与全连接层)。
4)k折折交叉验证DenseNet训练
(4-1)将训练集分为5份，4份作为训练集，1份作为验证集；
(4-2)分别对每一份划分集合，使用其他的数据作为训练集训练DenseNet模型，所述的DenseNet模型的结构如图2所示，在该验证集上效果达到最优时保存模型，得到5个模型。
5)模型融合
根据上述步骤分别得到的分割预训练分类模型与5个DenseNet分类模型，我们使用加权均值的方式融合6个模型，为了突出分割模型的贡献，我们使用了下列公式进行加权平均：
其中，S表示分割预训练分类模型函数，d表示DenseNet分类函数，k表示k折数，λ表示分割预训练分类模型所占的权重。
融合之后，得到最终分类模型，该模型训练流程图如图3所示。
6)非常规细胞识别
将未经过标记的新病理切片，经过步骤1)处理得到的有效判别区域输入最终分类模型，根据阈值t＝132判断病理切片中每个区域含有非常规细胞的概率，输出概率值在0.5以上的非常规细胞作为识别结果。
Claims (7)
1.一种病理切片中非常规细胞的识别方法，包括：
(1)对电子扫描病理切片进行预处理，得到该病理切片中的有效判别区域，所述的有效判别区域中非常规细胞像素区域为正样本，常规细胞像素区域为负样本；
(2)对步骤(1)得到的正、负样本采用全卷积网络算法进行训练，根据模型预测结果与标签的重合度对网络的参数进行调节，得到收敛的切片分割模型；
(3)在步骤(2)得到的切片分割模型基础上，将其头部分割器替换为分类器，使用含有非常规细胞的判别区域作为正例，完全不含非常规细胞的判别区域作为负例，微调网络参数使之适应分类任务，得到分割预训练分类模型；微调网络参数的方法，包括：
(3-1)将U-Net的最后一层卷积层替换为输出为二分类的全连接层；
(3-2)使用含有非常规细胞的判别区域作为正例，完全不含非常规细胞的判别区域作为负例，使用Adam算法优化交叉熵损失函数并更新网络参数，使分类任务模型到达收敛，得到分割预训练分类模型；
(4)将步骤(1)得到的有效判别区域中，含有非常规细胞的判别区域作为正例，完全不含有非常规细胞的判别区域作为负例，使用普通卷积神经网络分类方法中的k折交叉验证的方式训练k个普通分类模型；
所述k的取值范围为5～10之间的整数；
(5)将步骤(3)得到的分割预训练分类模型与步骤(4)得到的k个普通分类模型通过模型集成的方法融合，构建最终分类模型；
(6)将未经过标记的新病理切片，经过步骤(1)处理得到的有效判别区域输入最终分类模型，输出概率值在0.5以上的非常规细胞作为识别结果。
2.跟据权利要求1所述的病理切片中非常规细胞的识别方法，其特征在于，步骤(1)中，所述的预处理，包括：
(1-1)将20×放大的病理切片划分为像素为512*512～2048*2048相同大小的小块，分别存储；
(1-2)对每个小块转换为LAB通道后的图像，将A通道的均值超过阈值t的小块作为有效判别区域，其余的舍弃；
所述的阈值t为120～150。
3.跟据权利要求1所述的病理切片中非常规细胞的识别方法，其特征在于，步骤(2)中，所述的模型预测结果与标签的重合度的评估方法包括Dice Loss、Cross Entropy或MeanSquared Error。
4.跟据权利要求1或3所述的病理切片中非常规细胞的识别方法，其特征在于，步骤(2)中，所述的收敛的切片分割模型的训练方法，包括：
(2-1)将输入的有效判别区域通过图像压缩算法将其压缩至像素为256*256～512*512的矩阵；
(2-2)通过重分布与z-score方法将上述矩阵归一化并转换到标准正态分布；
(2-3)对步骤(2-2)转换后得到的标准正态分布的图像使用数据增强技术进行旋转、翻转、镜像、亮度改变、随机偏移操作；
(2-4)将步骤(2-3)处理得到的矩阵输入全卷积网络，计算Dice Loss；
(2-5)使用Adam算法作为优化方法最小化Dice Loss，直至网络收敛，得到收敛的切片分割模型。
5.跟据权利要求1所述的病理切片中非常规细胞的识别方法，其特征在于，步骤(4)中，所述的通过k折交叉验证的方式训练k个普通分类模型，其具体步骤为：首先将训练数据通过分层抽样分为k等份，每次使用其中一份作为验证数据，其余k-1份作为训练数据训练，得到k个普通分类模型；
所述k的取值范围为5～10之间的整数；
所述的训练数据包括含有非常规细胞的判别区域作为正例和完全不含有非常规细胞的判别区域作为负例。
6.跟据权利要求1所述的病理切片中非常规细胞的识别方法，其特征在于，步骤(5)中，所述的模型集成融合方法包括投票法、加权均值法或堆叠法。
7.跟据权利要求6所述的病理切片中非常规细胞的识别方法，其特征在于，所述的加权均值法，其中，普通分类模型的权值相同；分割预训练的分类模型的权值为普通分类模型的权值的k倍，k为普通分类模型的数量。
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