基于免疫学染色与深度学习的宫颈癌细胞智能识别算法

摘要

为了解决当前宫颈癌细胞形态特征多样,判读准确度依赖病理医师经验且存在主观性的问题,基于宫颈癌特异性蛋白标志物HPV-E7,对临床样本宫颈上皮脱落细胞进行免疫细胞化学染色,宫颈癌及癌前病变细胞质着棕色染色。提出了基于免疫学染色与深度学习的宫颈癌细胞智能识别算法。首先,建立样本数据标注工程标准,为深度学习做好数据训练准备;然后,基于数字病理扫描仪读图SDK,读取大图像数据,建立颜色识别方程,对细胞质着棕色染色的细胞目标进行定位;最后,基于深度网络模型与大数据样本库训练,构建宫颈癌细胞识别模型,区分癌细胞与正常细胞,并对癌细胞进行打分排序。实验测试结果显示,该算法有利于辅助病理医师进行宫颈癌细胞病理学检测,为智能筛查仪器奠定算法基础。