基于GVFSnake模型的宮頸單細(xì)胞圖像精準(zhǔn)分割與分類識(shí)別技術(shù)研究一、緒論1.1研究背景與意義宮頸癌作為女性生殖系統(tǒng)中最為常見的惡性腫瘤之一，嚴(yán)重威脅著全球女性的健康。根據(jù)國際癌癥研究機(jī)構(gòu)（IARC）發(fā)布的全球癌癥統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，每年新增宮頸癌病例數(shù)持續(xù)攀升，其發(fā)病率在女性惡性腫瘤中位居前列。尤其在發(fā)展中國家，由于醫(yī)療資源相對(duì)匱乏、篩查意識(shí)不足等因素，宮頸癌的發(fā)病率和死亡率均顯著高于發(fā)達(dá)國家。宮頸癌不僅對(duì)患者的身體健康造成嚴(yán)重?fù)p害，還會(huì)對(duì)其生活質(zhì)量和心理健康帶來巨大影響。在疾病早期，患者可能并無明顯癥狀，隨著病情的進(jìn)展，會(huì)逐漸出現(xiàn)陰道不規(guī)則出血、白帶異常、疼痛等癥狀。若病情得不到及時(shí)有效的控制，癌細(xì)胞會(huì)發(fā)生擴(kuò)散轉(zhuǎn)移，侵犯周圍組織和器官，引發(fā)一系列嚴(yán)重的并發(fā)癥，如輸尿管梗阻、腎盂積水、直腸陰道瘺等，甚至危及生命。此外，宮頸癌的治療過程往往伴隨著手術(shù)、放療、化療等多種手段，這些治療不僅給患者帶來身體上的痛苦，還會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)加重、生育功能喪失等問題，對(duì)患者的家庭和社會(huì)生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)的負(fù)面影響。早期診斷是提高宮頸癌治愈率和生存率的關(guān)鍵。研究表明，早期宮頸癌患者經(jīng)過及時(shí)有效的治療，5年生存率可高達(dá)90%以上。然而，由于早期宮頸癌癥狀隱匿，常規(guī)的臨床檢查難以準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)病變，導(dǎo)致許多患者在確診時(shí)已處于中晚期，錯(cuò)失了最佳治療時(shí)機(jī)。因此，開發(fā)一種準(zhǔn)確、高效的早期診斷方法對(duì)于宮頸癌的防治具有重要意義。宮頸單細(xì)胞圖像分割和分類識(shí)別技術(shù)作為宮頸癌早期診斷的重要手段，能夠通過對(duì)宮頸細(xì)胞圖像的分析，準(zhǔn)確識(shí)別出異常細(xì)胞，為醫(yī)生提供客觀、可靠的診斷依據(jù)。傳統(tǒng)的宮頸癌診斷方法主要依賴于醫(yī)生的肉眼觀察和經(jīng)驗(yàn)判斷，這種方式不僅主觀性強(qiáng)、效率低，而且容易受到醫(yī)生專業(yè)水平和疲勞程度等因素的影響，導(dǎo)致誤診和漏診率較高。而基于計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的宮頸單細(xì)胞圖像分割和分類識(shí)別技術(shù)，能夠自動(dòng)對(duì)宮頸細(xì)胞圖像進(jìn)行處理和分析，提取細(xì)胞的形態(tài)、紋理、顏色等特征信息，并根據(jù)這些特征對(duì)細(xì)胞進(jìn)行分類識(shí)別，從而大大提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。宮頸單細(xì)胞圖像分割是指將宮頸細(xì)胞圖像中的每個(gè)細(xì)胞從背景中分離出來，并準(zhǔn)確勾勒出細(xì)胞的輪廓。這是宮頸細(xì)胞圖像分析的基礎(chǔ)，分割結(jié)果的準(zhǔn)確性直接影響到后續(xù)的特征提取和分類識(shí)別。然而，由于宮頸細(xì)胞圖像存在細(xì)胞形態(tài)多樣、重疊嚴(yán)重、邊界模糊等問題，使得宮頸單細(xì)胞圖像分割成為一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。目前，常用的圖像分割方法包括閾值分割、邊緣檢測(cè)、區(qū)域生長(zhǎng)、活動(dòng)輪廓模型等，這些方法在不同程度上取得了一定的成果，但仍存在一些局限性，如對(duì)復(fù)雜背景和噪聲敏感、分割精度不高等。宮頸單細(xì)胞圖像分類識(shí)別是指根據(jù)分割得到的細(xì)胞圖像，提取細(xì)胞的特征信息，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)細(xì)胞進(jìn)行分類，判斷其是否為異常細(xì)胞以及異常的類型和程度。常用的特征提取方法包括顏色特征、形狀特征、紋理特征等，常用的分類算法包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等。通過對(duì)大量宮頸細(xì)胞圖像的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，這些算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到正常細(xì)胞和異常細(xì)胞之間的特征差異，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞的準(zhǔn)確分類識(shí)別。然而，由于宮頸細(xì)胞的特征復(fù)雜多樣，不同類型的異常細(xì)胞之間的特征差異較小，使得宮頸單細(xì)胞圖像分類識(shí)別也面臨著諸多挑戰(zhàn)，如特征選擇困難、分類準(zhǔn)確率不高、模型泛化能力差等。綜上所述，宮頸癌對(duì)女性健康的危害巨大，早期診斷至關(guān)重要。宮頸單細(xì)胞圖像分割和分類識(shí)別技術(shù)在宮頸癌診斷中具有關(guān)鍵作用，但目前仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。因此，開展基于GVFSnake模型的宮頸單細(xì)胞圖像分割算法及分類識(shí)別的研究，對(duì)于提高宮頸癌的早期診斷水平，降低宮頸癌的發(fā)病率和死亡率，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2研究現(xiàn)狀1.2.1宮頸細(xì)胞圖像分割研究現(xiàn)狀宮頸細(xì)胞圖像分割是宮頸癌診斷中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的是將宮頸細(xì)胞從背景中準(zhǔn)確分離出來，為后續(xù)的特征提取和分類識(shí)別提供基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的宮頸細(xì)胞圖像分割算法主要包括閾值分割、邊緣檢測(cè)、區(qū)域生長(zhǎng)等方法。閾值分割方法是基于圖像的灰度信息，通過設(shè)定一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像像素分為不同的類別，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單、速度快，但對(duì)于灰度分布復(fù)雜、細(xì)胞重疊嚴(yán)重的宮頸細(xì)胞圖像，分割效果往往不理想。邊緣檢測(cè)方法則是通過檢測(cè)圖像中像素的梯度變化，尋找細(xì)胞的邊緣，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖像分割。常見的邊緣檢測(cè)算子有Sobel、Prewitt、Canny等，這些算子在一定程度上能夠檢測(cè)出細(xì)胞的邊緣，但對(duì)于邊緣模糊、噪聲干擾較大的圖像，容易出現(xiàn)邊緣斷裂、誤檢等問題。區(qū)域生長(zhǎng)方法是從一個(gè)或多個(gè)種子點(diǎn)開始，根據(jù)一定的生長(zhǎng)準(zhǔn)則，將相鄰的、具有相似特征的像素合并成一個(gè)區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割。該方法對(duì)初始種子點(diǎn)的選擇較為敏感，且在處理復(fù)雜圖像時(shí)，容易出現(xiàn)過分割或欠分割的情況。為了提高宮頸細(xì)胞圖像分割的準(zhǔn)確性和魯棒性，研究人員對(duì)傳統(tǒng)算法進(jìn)行了改進(jìn)，并提出了一些新的算法。例如，在閾值分割算法中，引入自適應(yīng)閾值選擇策略，根據(jù)圖像的局部特征動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值，以適應(yīng)不同圖像的灰度分布；在邊緣檢測(cè)算法中，結(jié)合形態(tài)學(xué)操作、圖像濾波等技術(shù)，對(duì)檢測(cè)到的邊緣進(jìn)行優(yōu)化和修復(fù)，提高邊緣的連續(xù)性和準(zhǔn)確性；在區(qū)域生長(zhǎng)算法中，采用多尺度分析、層次聚類等方法，對(duì)生長(zhǎng)過程進(jìn)行控制和優(yōu)化，減少過分割和欠分割的現(xiàn)象。此外，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像分割算法也得到了廣泛的研究和應(yīng)用。這些算法通過對(duì)大量標(biāo)注圖像的學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取圖像的特征，并建立分割模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)宮頸細(xì)胞圖像的分割。常見的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分割算法包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其強(qiáng)大的非線性建模能力和特征學(xué)習(xí)能力，在宮頸細(xì)胞圖像分割中取得了較好的效果。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）通過卷積層、池化層等操作，自動(dòng)提取圖像的特征，并利用全連接層進(jìn)行分類和分割，能夠有效地處理復(fù)雜的宮頸細(xì)胞圖像。然而，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法也存在一些問題，如對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴性強(qiáng)、模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、計(jì)算復(fù)雜度高等。近年來，活動(dòng)輪廓模型作為一種有效的圖像分割方法，在宮頸細(xì)胞圖像分割領(lǐng)域得到了越來越多的關(guān)注?；顒?dòng)輪廓模型通過定義一條可變形的曲線或曲面，使其在圖像力的作用下不斷演化，最終收斂到目標(biāo)物體的邊界，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割。經(jīng)典的活動(dòng)輪廓模型如Snake模型，具有良好的分割效果和理論基礎(chǔ)，但該模型對(duì)初始輪廓的選擇較為敏感，且在處理復(fù)雜圖像時(shí)，容易陷入局部最小值。為了克服這些問題，研究人員提出了多種改進(jìn)的活動(dòng)輪廓模型，如GVFSnake模型、LevelSet方法等。GVFSnake模型通過引入梯度向量流（GradientVectorFlow，GVF）場(chǎng)，擴(kuò)大了模型的捕獲范圍，使其對(duì)初始輪廓的要求降低，能夠更好地處理復(fù)雜圖像的分割問題。LevelSet方法則將曲線演化問題轉(zhuǎn)化為水平集函數(shù)的求解問題，通過隱式表示曲線，避免了曲線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化時(shí)的復(fù)雜處理，具有更好的魯棒性和靈活性。1.2.2宮頸細(xì)胞圖像特征提取研究現(xiàn)狀宮頸細(xì)胞圖像特征提取是指從分割后的宮頸細(xì)胞圖像中提取能夠反映細(xì)胞本質(zhì)特征的信息，這些特征對(duì)于宮頸細(xì)胞的分類識(shí)別具有重要的意義。傳統(tǒng)的宮頸細(xì)胞圖像特征提取方法主要包括幾何特征提取、紋理特征提取、顏色特征提取等。幾何特征是指細(xì)胞的形狀、大小、周長(zhǎng)、面積、圓形度等特征，這些特征可以通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、輪廓分析等方法進(jìn)行提取。幾何特征能夠直觀地反映細(xì)胞的形態(tài)信息，對(duì)于區(qū)分正常細(xì)胞和異常細(xì)胞具有一定的作用。例如，異常細(xì)胞通常具有不規(guī)則的形狀、較大的面積和周長(zhǎng)等特征。紋理特征是指細(xì)胞圖像中灰度的分布模式和變化規(guī)律，常見的紋理特征提取方法有灰度共生矩陣、局部二值模式、小波變換等。紋理特征能夠反映細(xì)胞的微觀結(jié)構(gòu)信息，對(duì)于識(shí)別不同類型的異常細(xì)胞具有重要的作用。例如，癌細(xì)胞的紋理通常比正常細(xì)胞更加復(fù)雜、粗糙。顏色特征是指細(xì)胞圖像的顏色信息，常見的顏色特征提取方法有RGB顏色空間、HSV顏色空間、Lab顏色空間等。顏色特征能夠反映細(xì)胞的染色情況和生理狀態(tài)，對(duì)于區(qū)分不同類型的細(xì)胞也具有一定的幫助。例如，細(xì)胞核通常染成藍(lán)色，細(xì)胞質(zhì)通常染成紅色或粉色，通過顏色特征可以初步判斷細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和類型。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法逐漸成為研究的熱點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)方法能夠自動(dòng)從大量的圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到圖像的特征，無需人工設(shè)計(jì)特征提取算法，具有更高的效率和準(zhǔn)確性。在宮頸細(xì)胞圖像特征提取中，常用的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。其中，CNN是應(yīng)用最為廣泛的深度學(xué)習(xí)模型之一，其通過卷積層、池化層、全連接層等結(jié)構(gòu)，自動(dòng)提取圖像的特征，并能夠有效地處理圖像的空間信息和局部特征。例如，在宮頸細(xì)胞圖像分類任務(wù)中，利用CNN提取細(xì)胞圖像的特征，并結(jié)合支持向量機(jī)等分類器進(jìn)行分類，能夠取得較高的準(zhǔn)確率。RNN則主要用于處理序列數(shù)據(jù)，其通過循環(huán)結(jié)構(gòu)能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列信息。在宮頸細(xì)胞圖像分析中，RNN可以用于分析細(xì)胞的動(dòng)態(tài)變化過程，如細(xì)胞的增殖、分化等。GAN是一種生成式模型，其由生成器和判別器組成，通過對(duì)抗訓(xùn)練的方式，使生成器能夠生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本。在宮頸細(xì)胞圖像特征提取中，GAN可以用于生成更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增強(qiáng)模型的泛化能力，或者用于提取圖像的潛在特征，提高特征的表達(dá)能力。1.2.3宮頸細(xì)胞圖像分類識(shí)別研究現(xiàn)狀宮頸細(xì)胞圖像分類識(shí)別是宮頸癌診斷的最終目標(biāo)，其目的是根據(jù)提取的宮頸細(xì)胞圖像特征，判斷細(xì)胞是否為異常細(xì)胞以及異常的類型和程度。常見的宮頸細(xì)胞圖像分類識(shí)別方法有支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、樸素貝葉斯等。SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類方法，其通過尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的樣本分開。SVM在小樣本、非線性分類問題上具有較好的性能，在宮頸細(xì)胞圖像分類中得到了廣泛的應(yīng)用。例如，利用SVM對(duì)宮頸細(xì)胞的幾何特征、紋理特征等進(jìn)行分類，能夠取得較高的準(zhǔn)確率。然而，SVM的性能對(duì)核函數(shù)的選擇和參數(shù)的調(diào)整較為敏感，需要進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)來確定最優(yōu)的參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，其具有強(qiáng)大的非線性建模能力和自學(xué)習(xí)能力。在宮頸細(xì)胞圖像分類中，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-ForwardNeuralNetwork，F(xiàn)FNN）、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BackPropagationNeuralNetwork，BPNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。FFNN和BPNN是最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過多個(gè)神經(jīng)元層的連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的非線性變換和分類。在宮頸細(xì)胞圖像分類中，BPNN通過反向傳播算法不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差最小化，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)宮頸細(xì)胞的分類識(shí)別。然而，傳統(tǒng)的FFNN和BPNN在處理復(fù)雜圖像時(shí)，容易出現(xiàn)過擬合、收斂速度慢等問題。CNN則通過卷積層、池化層等特殊結(jié)構(gòu)，自動(dòng)提取圖像的特征，并能夠有效地處理圖像的空間信息和局部特征，在宮頸細(xì)胞圖像分類中取得了更好的效果。例如，利用CNN對(duì)宮頸細(xì)胞圖像進(jìn)行分類，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到細(xì)胞的形態(tài)、紋理等特征，提高分類的準(zhǔn)確率和效率。決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類方法，其通過對(duì)特征進(jìn)行遞歸劃分，構(gòu)建一棵決策樹，根據(jù)樣本在決策樹上的路徑來判斷其類別。決策樹具有易于理解、計(jì)算速度快等優(yōu)點(diǎn)，在宮頸細(xì)胞圖像分類中也有一定的應(yīng)用。例如，利用決策樹對(duì)宮頸細(xì)胞的幾何特征進(jìn)行分類，能夠快速地判斷細(xì)胞的類別。然而，決策樹容易出現(xiàn)過擬合的問題，對(duì)噪聲和數(shù)據(jù)缺失較為敏感。樸素貝葉斯是一種基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法，其計(jì)算簡(jiǎn)單、效率高，在宮頸細(xì)胞圖像分類中也有一定的應(yīng)用。例如，利用樸素貝葉斯對(duì)宮頸細(xì)胞的顏色特征進(jìn)行分類，能夠快速地判斷細(xì)胞的類型。然而，樸素貝葉斯的分類性能依賴于特征條件獨(dú)立假設(shè)的成立程度，在實(shí)際應(yīng)用中，該假設(shè)往往難以滿足，從而影響分類的準(zhǔn)確率。為了提高宮頸細(xì)胞圖像分類識(shí)別的準(zhǔn)確率和可靠性，研究人員還提出了一些集成學(xué)習(xí)方法，如隨機(jī)森林、Adaboost等。隨機(jī)森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)方法，其通過構(gòu)建多個(gè)決策樹，并對(duì)這些決策樹的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合，來提高分類的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。在宮頸細(xì)胞圖像分類中，隨機(jī)森林能夠有效地處理特征選擇和過擬合問題，提高分類的性能。Adaboost則是一種迭代的集成學(xué)習(xí)方法，其通過不斷調(diào)整樣本的權(quán)重，使分類器更加關(guān)注那些難以分類的樣本，從而提高分類的準(zhǔn)確率。在宮頸細(xì)胞圖像分類中，Adaboost能夠結(jié)合多個(gè)弱分類器的優(yōu)勢(shì)，形成一個(gè)強(qiáng)分類器，提高分類的效果。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究旨在改進(jìn)GVFSnake模型，提高宮頸單細(xì)胞圖像分割的準(zhǔn)確性和效率，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行細(xì)胞特征提取和分類識(shí)別，具體研究?jī)?nèi)容如下：改進(jìn)GVFSnake模型：深入分析傳統(tǒng)GVFSnake模型在宮頸單細(xì)胞圖像分割中的局限性，如對(duì)復(fù)雜邊界的處理能力不足、易受噪聲干擾等問題。針對(duì)這些問題，提出相應(yīng)的改進(jìn)策略。例如，引入自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整機(jī)制，根據(jù)圖像的局部特征動(dòng)態(tài)調(diào)整模型的參數(shù)，以提高模型對(duì)不同圖像的適應(yīng)性；結(jié)合多尺度分析技術(shù)，在不同尺度下對(duì)圖像進(jìn)行處理，既能保留圖像的細(xì)節(jié)信息，又能提高模型的魯棒性；改進(jìn)GVF場(chǎng)的計(jì)算方法，增強(qiáng)GVF場(chǎng)對(duì)目標(biāo)邊界的吸引力，減少模型陷入局部最小值的可能性。通過一系列實(shí)驗(yàn)，對(duì)比改進(jìn)前后的GVFSnake模型在宮頸單細(xì)胞圖像分割中的性能，驗(yàn)證改進(jìn)策略的有效性。宮頸單細(xì)胞圖像特征提取：在完成宮頸單細(xì)胞圖像分割的基礎(chǔ)上，提取細(xì)胞的多種特征信息，包括幾何特征、紋理特征、顏色特征等。對(duì)于幾何特征，計(jì)算細(xì)胞的面積、周長(zhǎng)、圓形度、偏心率等參數(shù)，以描述細(xì)胞的形狀和大小；對(duì)于紋理特征，采用灰度共生矩陣、局部二值模式、小波變換等方法，提取細(xì)胞圖像中灰度的分布模式和變化規(guī)律；對(duì)于顏色特征，將圖像轉(zhuǎn)換到不同的顏色空間，如RGB、HSV、Lab等，提取顏色的均值、方差、直方圖等特征。此外，嘗試將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于特征提取，如利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)細(xì)胞圖像的深層特征，對(duì)比傳統(tǒng)特征提取方法和深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇最適合宮頸單細(xì)胞圖像分類識(shí)別的特征。宮頸單細(xì)胞圖像分類識(shí)別：根據(jù)提取的宮頸單細(xì)胞圖像特征，選擇合適的分類算法對(duì)細(xì)胞進(jìn)行分類識(shí)別，判斷其是否為異常細(xì)胞以及異常的類型和程度。研究常用的分類算法，如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等，分析它們?cè)趯m頸單細(xì)胞圖像分類中的性能和適用場(chǎng)景。采用交叉驗(yàn)證等方法，對(duì)分類算法的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高分類的準(zhǔn)確率和可靠性。同時(shí)，嘗試將多種分類算法進(jìn)行融合，如構(gòu)建集成學(xué)習(xí)模型，綜合多個(gè)分類器的結(jié)果，進(jìn)一步提高分類的性能。利用大量的宮頸單細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，評(píng)估模型的性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，驗(yàn)證模型在宮頸癌診斷中的有效性和實(shí)用性。實(shí)驗(yàn)與分析：收集大量的宮頸單細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)，建立宮頸單細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)集。對(duì)數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、去噪、歸一化等操作，以提高圖像的質(zhì)量和可用性。將改進(jìn)后的GVFSnake模型應(yīng)用于宮頸單細(xì)胞圖像分割，與其他傳統(tǒng)的圖像分割算法和現(xiàn)有的基于GVFSnake模型的改進(jìn)算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，從分割準(zhǔn)確率、召回率、Dice系數(shù)等多個(gè)指標(biāo)對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和分析。對(duì)于特征提取和分類識(shí)別部分，同樣與其他相關(guān)算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分析不同算法在特征選擇、分類準(zhǔn)確率、模型泛化能力等方面的差異，總結(jié)本研究提出的算法的優(yōu)勢(shì)和不足之處，為進(jìn)一步改進(jìn)算法提供依據(jù)。1.3.2研究方法為了完成上述研究?jī)?nèi)容，本研究將綜合運(yùn)用以下研究方法：理論分析：深入研究GVFSnake模型的原理和算法，分析其在宮頸單細(xì)胞圖像分割中的優(yōu)勢(shì)和局限性。同時(shí)，對(duì)圖像特征提取和分類識(shí)別的相關(guān)理論和算法進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和研究，為后續(xù)的算法改進(jìn)和模型構(gòu)建提供理論基礎(chǔ)。例如，在研究GVFSnake模型時(shí)，詳細(xì)分析模型中能量函數(shù)的定義和求解方法，以及GVF場(chǎng)的計(jì)算原理和性質(zhì)，找出影響模型分割性能的關(guān)鍵因素；在學(xué)習(xí)圖像特征提取和分類識(shí)別算法時(shí)，深入理解各種特征提取方法和分類算法的基本思想、數(shù)學(xué)原理和適用條件，為算法的選擇和改進(jìn)提供指導(dǎo)。算法改進(jìn)與模型構(gòu)建：根據(jù)理論分析的結(jié)果，針對(duì)GVFSnake模型在宮頸單細(xì)胞圖像分割中存在的問題，提出具體的改進(jìn)措施，并通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)和算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)改進(jìn)后的GVFSnake模型。在特征提取和分類識(shí)別方面，結(jié)合宮頸單細(xì)胞圖像的特點(diǎn)，選擇合適的特征提取方法和分類算法，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，構(gòu)建高效的特征提取模型和分類識(shí)別模型。例如，在改進(jìn)GVFSnake模型時(shí)，通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)證明改進(jìn)策略的合理性和有效性，并將改進(jìn)后的算法用編程語言實(shí)現(xiàn)；在構(gòu)建分類識(shí)別模型時(shí)，采用優(yōu)化算法對(duì)分類器的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，提高模型的性能。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：收集大量的宮頸單細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)，建立實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，并將其分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。利用訓(xùn)練集對(duì)改進(jìn)后的GVFSnake模型、特征提取模型和分類識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，使用驗(yàn)證集對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，最后用測(cè)試集對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證改進(jìn)后的算法和模型在宮頸單細(xì)胞圖像分割、特征提取和分類識(shí)別方面的有效性和優(yōu)越性。例如，在實(shí)驗(yàn)中，對(duì)比改進(jìn)后的GVFSnake模型與其他分割算法在相同數(shù)據(jù)集上的分割結(jié)果，計(jì)算并比較各種評(píng)估指標(biāo)，以驗(yàn)證改進(jìn)算法的優(yōu)勢(shì)；同樣，在特征提取和分類識(shí)別實(shí)驗(yàn)中，通過對(duì)比不同算法在測(cè)試集上的性能指標(biāo)，評(píng)估本研究提出的算法的性能。數(shù)據(jù)分析與結(jié)果評(píng)估：對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析，采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值、Dice系數(shù)等多種評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)分割和分類結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)估。通過可視化工具，如混淆矩陣、ROC曲線等，直觀地展示模型的性能。分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生的原因，找出算法和模型存在的問題和不足之處，并提出相應(yīng)的改進(jìn)建議。例如，在分析分割結(jié)果時(shí)，通過計(jì)算Dice系數(shù)等指標(biāo)，評(píng)估分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的相似度；在分析分類結(jié)果時(shí)，繪制ROC曲線，評(píng)估分類模型的性能和泛化能力。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為進(jìn)一步改進(jìn)算法和模型提供方向。1.4研究創(chuàng)新點(diǎn)模型改進(jìn)創(chuàng)新：在改進(jìn)GVFSnake模型時(shí)，創(chuàng)新性地提出了多維度的改進(jìn)策略。一方面，引入自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整機(jī)制，摒棄傳統(tǒng)模型中參數(shù)固定的模式，使模型能夠依據(jù)圖像局部特征的動(dòng)態(tài)變化，如細(xì)胞邊界的復(fù)雜程度、周圍背景的干擾程度等，實(shí)時(shí)且智能地調(diào)整自身參數(shù)。這種自適應(yīng)調(diào)整極大地增強(qiáng)了模型對(duì)不同宮頸單細(xì)胞圖像的適應(yīng)能力，確保在各種復(fù)雜情況下都能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分割。另一方面，結(jié)合多尺度分析技術(shù)，從不同尺度對(duì)圖像進(jìn)行深入處理。在大尺度下，模型能夠快速捕捉圖像的整體結(jié)構(gòu)和主要特征，為分割提供宏觀指導(dǎo)；在小尺度下，模型可以細(xì)致地關(guān)注圖像的細(xì)節(jié)信息，如細(xì)胞的細(xì)微紋理、邊緣的微小變化等，有效提升分割的精度和準(zhǔn)確性。同時(shí)，改進(jìn)GVF場(chǎng)的計(jì)算方法，通過優(yōu)化能量函數(shù)的設(shè)計(jì)，增強(qiáng)GVF場(chǎng)對(duì)目標(biāo)邊界的吸引力，減少模型在演化過程中陷入局部最小值的可能性，使分割結(jié)果更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定。特征融合創(chuàng)新：在宮頸單細(xì)胞圖像特征提取與融合方面，打破傳統(tǒng)單一特征提取方法的局限，將多種特征提取方法有機(jī)結(jié)合。不僅全面提取細(xì)胞的幾何特征、紋理特征和顏色特征等傳統(tǒng)特征，還創(chuàng)新性地引入深度學(xué)習(xí)方法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)細(xì)胞圖像的深層特征。通過精心設(shè)計(jì)的特征融合策略，將傳統(tǒng)特征與深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行高效融合，充分發(fā)揮不同特征的優(yōu)勢(shì)，使融合后的特征能夠更全面、準(zhǔn)確地描述宮頸單細(xì)胞的本質(zhì)特征。這種多模態(tài)特征融合的方式，為后續(xù)的分類識(shí)別提供了更加豐富和有效的信息，顯著提高了分類模型的性能和泛化能力。分類器設(shè)計(jì)創(chuàng)新：在宮頸單細(xì)胞圖像分類識(shí)別中，對(duì)分類器的設(shè)計(jì)進(jìn)行了創(chuàng)新。摒棄單一分類算法的局限性，嘗試將多種分類算法進(jìn)行巧妙融合，構(gòu)建集成學(xué)習(xí)模型。通過對(duì)支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等多種分類算法的深入研究和分析，根據(jù)它們各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了合理的融合策略。例如，采用加權(quán)投票的方式，根據(jù)不同分類器在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，為每個(gè)分類器分配不同的權(quán)重，使最終的分類結(jié)果能夠綜合多個(gè)分類器的優(yōu)勢(shì)。這種集成學(xué)習(xí)模型能夠有效降低單一分類器的誤差，提高分類的準(zhǔn)確率和可靠性，為宮頸單細(xì)胞圖像的分類識(shí)別提供了一種全新的思路和方法。二、GVFSnake模型及宮頸單細(xì)胞圖像分析2.1GVFSnake模型原理2.1.1Snake模型基礎(chǔ)Snake模型，又稱主動(dòng)輪廓模型（ActiveContourModel），由Kass等人于1987年首次提出，在數(shù)字圖像分析與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，尤其在醫(yī)學(xué)圖像的特定器官及組織輪廓提取方面表現(xiàn)出色。其核心概念是將目標(biāo)輪廓表示為一條可變形的參數(shù)曲線，并通過定義一個(gè)能量函數(shù)來描述曲線的狀態(tài)。該能量函數(shù)包含內(nèi)部能量和外部能量?jī)刹糠?，?nèi)部能量用于控制輪廓的平滑性和連續(xù)性，外部能量則負(fù)責(zé)引導(dǎo)輪廓向目標(biāo)物體的真實(shí)邊界靠近。Snake模型的能量函數(shù)定義如下：E_{total}=\int_{0}^{1}\left[E_{internal}(v(s))+E_{image}(v(s))+E_{constraint}(v(s))\right]ds其中，v(s)=(x(s),y(s))是參數(shù)曲線，s\in[0,1]是歸一化的弧長(zhǎng)參數(shù)。E_{internal}(v(s))為內(nèi)部能量函數(shù)，它主要由兩部分組成：E_{internal}(v(s))=\alpha(s)\left|\frac{\partialv(s)}{\partials}\right|^2+\beta(s)\left|\frac{\partial^2v(s)}{\partials^2}\right|^2其中，\alpha(s)是控制曲線彈性的參數(shù)，也稱為彈性能量系數(shù)，它決定了曲線抵抗拉伸的能力。當(dāng)\alpha(s)值較大時(shí)，曲線更難被拉伸，會(huì)盡量保持其原始長(zhǎng)度；當(dāng)\alpha(s)值較小時(shí)，曲線更容易被拉伸，能夠更好地適應(yīng)目標(biāo)輪廓的形狀變化。\beta(s)是控制曲線剛性的參數(shù)，也稱為剛性能量系數(shù)，它決定了曲線抵抗彎曲的能力。當(dāng)\beta(s)值較大時(shí)，曲線更難彎曲，會(huì)保持較為平滑的狀態(tài)；當(dāng)\beta(s)值較小時(shí)，曲線更容易彎曲，能夠更好地捕捉目標(biāo)輪廓的細(xì)節(jié)特征。E_{image}(v(s))為圖像能量函數(shù)，它根據(jù)圖像的特征來引導(dǎo)曲線向目標(biāo)邊界移動(dòng)，常見的定義方式有：E_{image}(v(s))=-\omega_{1}I(x(s),y(s))-\omega_{2}\left|\nablaI(x(s),y(s))\right|^2其中，I(x(s),y(s))是圖像在點(diǎn)(x(s),y(s))處的灰度值，\nablaI(x(s),y(s))是圖像在該點(diǎn)處的梯度。\omega_{1}和\omega_{2}是權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)節(jié)圖像能量函數(shù)中不同項(xiàng)的相對(duì)重要性。當(dāng)\omega_{1}為正值且較大時(shí)，曲線會(huì)傾向于靠近圖像中的暗區(qū)域；當(dāng)\omega_{1}為負(fù)值且較大時(shí)，曲線會(huì)傾向于靠近圖像中的亮區(qū)域；當(dāng)\omega_{1}的絕對(duì)值較小時(shí)，曲線對(duì)圖像灰度值的變化不太敏感。\omega_{2}為正值且較大時(shí)，曲線會(huì)被吸引到圖像的邊緣處，因?yàn)檫吘壧幍奶荻戎递^大；當(dāng)\omega_{2}為負(fù)值且較大時(shí)，曲線會(huì)盡量避開圖像的邊緣；當(dāng)\omega_{2}的絕對(duì)值較小時(shí)，曲線對(duì)圖像邊緣的響應(yīng)較弱。E_{constraint}(v(s))為約束能量函數(shù)，它可以根據(jù)具體的應(yīng)用需求進(jìn)行定義，用于對(duì)曲線的運(yùn)動(dòng)施加額外的約束，使得Snake模型能夠更好地適應(yīng)不同的圖像分割任務(wù)。例如，在某些情況下，可以通過約束能量函數(shù)來限制曲線的運(yùn)動(dòng)范圍，或者引導(dǎo)曲線沿著特定的方向移動(dòng)。Snake模型的輪廓演化原理基于能量最小化原則。在初始階段，給定一條位于目標(biāo)物體附近的初始輪廓曲線，通過不斷調(diào)整曲線的形狀，使得能量函數(shù)E_{total}逐漸減小，直到達(dá)到最小值。在這個(gè)過程中，內(nèi)部能量使曲線保持平滑和連續(xù)，避免出現(xiàn)過度扭曲或斷裂的情況；外部能量則根據(jù)圖像的特征，引導(dǎo)曲線向目標(biāo)物體的真實(shí)邊界靠近。當(dāng)能量函數(shù)達(dá)到最小值時(shí)，曲線就收斂到了目標(biāo)物體的輪廓，從而實(shí)現(xiàn)了圖像分割。具體的輪廓演化過程可以通過求解能量函數(shù)對(duì)應(yīng)的歐拉-拉格朗日方程來實(shí)現(xiàn)，也可以采用數(shù)值迭代的方法進(jìn)行近似求解。在數(shù)值迭代過程中，通常會(huì)將曲線離散化為一系列的控制點(diǎn)，通過更新這些控制點(diǎn)的位置來調(diào)整曲線的形狀，使得能量函數(shù)逐漸減小。2.1.2GVFSnake模型改進(jìn)雖然Snake模型在圖像分割中取得了一定的成果，但它也存在一些局限性。傳統(tǒng)的Snake模型對(duì)初始輪廓的位置要求較高，必須將初始輪廓放置在目標(biāo)物體的真實(shí)邊界附近，否則模型可能無法收斂到正確的輪廓。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)Snake模型的外力場(chǎng)（即圖像能量函數(shù)所產(chǎn)生的力）作用范圍有限，當(dāng)初始輪廓與目標(biāo)邊界距離較遠(yuǎn)時(shí)，外力無法有效地吸引曲線向目標(biāo)邊界移動(dòng)。此外，傳統(tǒng)Snake模型在處理具有深度凹陷邊界的目標(biāo)物體時(shí)，容易陷入局部最小值，無法準(zhǔn)確地收斂到目標(biāo)輪廓的凹陷部分。這是因?yàn)樵诎枷輩^(qū)域，外力的方向可能會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致曲線無法順利地進(jìn)入凹陷部分。為了克服傳統(tǒng)Snake模型的這些局限性，Xu和Prince于1998年提出了GVFSnake模型，該模型通過引入梯度矢量流（GradientVectorFlow，GVF）來改進(jìn)外力場(chǎng)，從而擴(kuò)大了模型的捕獲范圍，提高了對(duì)初始輪廓位置的魯棒性，并且能夠更好地處理具有深度凹陷邊界的目標(biāo)物體。GVF是一種基于圖像梯度的矢量場(chǎng)，它可以看作是對(duì)圖像梯度場(chǎng)的一種逼近。在GVFSnake模型中，用GVF場(chǎng)代替了傳統(tǒng)Snake模型中的外力場(chǎng)。GVF場(chǎng)的定義如下：設(shè)圖像設(shè)圖像I(x,y)的梯度為\nablaI=(\frac{\partialI}{\partialx},\frac{\partialI}{\partialy})，GVF場(chǎng)\vec{V}(x,y)=(u(x,y),v(x,y))是通過極小化以下能量泛函得到的：E_{gvf}=\iint\left[\mu(\left|\nablau\right|^2+\left|\nablav\right|^2)+\left|\nablaI\right|^2\left|\vec{V}-\nablaI\right|^2\right]dxdy其中，\mu是一個(gè)正則化參數(shù)，用于平衡GVF場(chǎng)的平滑性和對(duì)圖像梯度的逼近程度。當(dāng)\mu值較大時(shí)，GVF場(chǎng)更加平滑，但對(duì)圖像梯度的逼近程度可能會(huì)降低；當(dāng)\mu值較小時(shí)，GVF場(chǎng)能夠更好地逼近圖像梯度，但可能會(huì)出現(xiàn)噪聲和不穩(wěn)定性。通過求解上述能量泛函對(duì)應(yīng)的歐拉-拉格朗日方程，可以得到GVF場(chǎng)的計(jì)算公式：\begin{cases}\mu\nabla^2u-(\frac{\partialI}{\partialx})\left(u-\frac{\partialI}{\partialx}\right)-(\frac{\partialI}{\partialy})\left(v-\frac{\partialI}{\partialy}\right)=0\\\mu\nabla^2v-(\frac{\partialI}{\partialx})\left(u-\frac{\partialI}{\partialx}\right)-(\frac{\partialI}{\partialy})\left(v-\frac{\partialI}{\partialy}\right)=0\end{cases}其中，\nabla^2=\frac{\partial^2}{\partialx^2}+\frac{\partial^2}{\partialy^2}是拉普拉斯算子。GVFSnake模型的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：擴(kuò)大捕獲范圍：由于GVF場(chǎng)是對(duì)圖像梯度場(chǎng)的一種逼近，它能夠在更大的范圍內(nèi)捕捉到目標(biāo)物體的邊緣信息。相比于傳統(tǒng)Snake模型的外力場(chǎng)，GVF場(chǎng)的作用范圍更廣，即使初始輪廓與目標(biāo)邊界距離較遠(yuǎn)，也能夠有效地吸引曲線向目標(biāo)邊界移動(dòng)，從而降低了對(duì)初始輪廓位置的要求。增強(qiáng)對(duì)凹陷邊界的收斂能力：GVF場(chǎng)在目標(biāo)物體的凹陷邊界處仍然能夠保持較強(qiáng)的吸引力，使得曲線能夠順利地進(jìn)入凹陷部分，克服了傳統(tǒng)Snake模型在處理深度凹陷邊界時(shí)容易陷入局部最小值的問題。這是因?yàn)镚VF場(chǎng)不僅考慮了圖像梯度的幅值，還考慮了梯度的方向，能夠更準(zhǔn)確地引導(dǎo)曲線向目標(biāo)輪廓的凹陷部分收斂。對(duì)噪聲和弱邊緣的魯棒性增強(qiáng)：通過正則化參數(shù)\mu的調(diào)節(jié)，GVF場(chǎng)能夠在一定程度上平滑噪聲和弱邊緣的影響，使得模型對(duì)噪聲和弱邊緣具有更強(qiáng)的魯棒性。在實(shí)際的宮頸單細(xì)胞圖像中，常常存在噪聲干擾和細(xì)胞邊緣模糊等問題，GVFSnake模型的這一特性使其能夠更好地處理這些復(fù)雜情況，提高分割的準(zhǔn)確性。2.2宮頸單細(xì)胞圖像特點(diǎn)與獲取2.2.1宮頸單細(xì)胞圖像特點(diǎn)宮頸單細(xì)胞圖像是宮頸癌早期診斷的重要依據(jù)，其具有獨(dú)特的特點(diǎn)，這些特點(diǎn)對(duì)于圖像分割和分類識(shí)別算法的設(shè)計(jì)和應(yīng)用具有重要的影響。細(xì)胞形態(tài)多樣：宮頸細(xì)胞包括正常細(xì)胞和異常細(xì)胞，它們的形態(tài)存在顯著差異。正常宮頸細(xì)胞通常具有規(guī)則的形狀，如圓形、橢圓形或多邊形，細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)的比例相對(duì)穩(wěn)定，細(xì)胞邊界清晰。例如，正常鱗狀上皮細(xì)胞呈多邊形，細(xì)胞核較小且位于細(xì)胞中央，細(xì)胞質(zhì)豐富；正常柱狀上皮細(xì)胞呈柱狀，細(xì)胞核呈長(zhǎng)橢圓形，位于細(xì)胞底部。然而，異常宮頸細(xì)胞，如癌細(xì)胞，形態(tài)往往不規(guī)則，可能出現(xiàn)細(xì)胞核增大、變形，細(xì)胞質(zhì)減少，細(xì)胞邊界模糊等特征。癌細(xì)胞的細(xì)胞核可能呈現(xiàn)出分葉狀、多核等異常形態(tài)，細(xì)胞質(zhì)的顏色和質(zhì)地也可能發(fā)生變化。此外，不同類型的異常細(xì)胞，如低度病變細(xì)胞和高度病變細(xì)胞，其形態(tài)特征也有所不同，這增加了圖像分析的難度。灰度特征復(fù)雜：宮頸單細(xì)胞圖像的灰度分布受到多種因素的影響，包括細(xì)胞的類型、生理狀態(tài)、染色情況以及圖像采集設(shè)備等。在染色過程中，不同的染色劑對(duì)細(xì)胞的不同結(jié)構(gòu)有不同的親和力，導(dǎo)致細(xì)胞各部分呈現(xiàn)出不同的灰度值。例如，蘇木精-伊紅（HE）染色是常用的宮頸細(xì)胞染色方法，蘇木精使細(xì)胞核染成藍(lán)色，伊紅使細(xì)胞質(zhì)染成紅色或粉色。因此，細(xì)胞核區(qū)域在灰度圖像中通常呈現(xiàn)出較深的灰度值，而細(xì)胞質(zhì)區(qū)域則呈現(xiàn)出較淺的灰度值。然而，由于染色過程中的不均勻性、細(xì)胞重疊以及圖像采集過程中的噪聲干擾等因素，使得灰度特征變得復(fù)雜。在一些情況下，由于染色不足或過度染色，細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)的灰度差異可能不明顯，導(dǎo)致在灰度圖像中難以準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)胞的結(jié)構(gòu)。此外，細(xì)胞重疊部分的灰度值也會(huì)受到多個(gè)細(xì)胞的影響，使得灰度分布更加復(fù)雜。噪聲干擾明顯：在宮頸單細(xì)胞圖像的采集和傳輸過程中，不可避免地會(huì)受到各種噪聲的干擾，這些噪聲會(huì)降低圖像的質(zhì)量，影響后續(xù)的分析和處理。常見的噪聲包括高斯噪聲、椒鹽噪聲等。高斯噪聲是由于圖像采集設(shè)備的電子元件熱噪聲、傳感器噪聲等引起的，其噪聲分布服從高斯分布。椒鹽噪聲則是由于圖像傳輸過程中的干擾、圖像傳感器的故障等原因產(chǎn)生的，表現(xiàn)為圖像中出現(xiàn)一些孤立的黑白像素點(diǎn)。噪聲的存在會(huì)使細(xì)胞的邊緣變得模糊，細(xì)節(jié)信息丟失，從而增加了圖像分割和特征提取的難度。例如，在進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)，噪聲可能導(dǎo)致邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)到虛假的邊緣，或者使真實(shí)的邊緣出現(xiàn)斷裂。在特征提取過程中，噪聲可能會(huì)干擾特征的計(jì)算，導(dǎo)致提取的特征不準(zhǔn)確，從而影響分類識(shí)別的準(zhǔn)確性。細(xì)胞重疊嚴(yán)重：在宮頸涂片制備過程中，由于細(xì)胞的隨機(jī)分布和涂片技術(shù)的限制，常常會(huì)出現(xiàn)細(xì)胞重疊的現(xiàn)象。細(xì)胞重疊使得單個(gè)細(xì)胞的輪廓難以準(zhǔn)確勾勒，細(xì)胞之間的邊界模糊不清，這給圖像分割帶來了極大的挑戰(zhàn)。當(dāng)兩個(gè)或多個(gè)細(xì)胞重疊時(shí)，它們的邊緣和特征相互干擾，傳統(tǒng)的圖像分割算法很難準(zhǔn)確地將它們分割開來。例如，在基于邊緣檢測(cè)的分割算法中，重疊細(xì)胞的邊緣會(huì)相互混淆，導(dǎo)致分割結(jié)果不準(zhǔn)確；在基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割算法中，由于無法準(zhǔn)確確定種子點(diǎn)和生長(zhǎng)準(zhǔn)則，容易出現(xiàn)過分割或欠分割的情況。此外，細(xì)胞重疊還會(huì)影響細(xì)胞特征的提取和分類識(shí)別的準(zhǔn)確性，因?yàn)橹丿B部分的特征可能同時(shí)包含多個(gè)細(xì)胞的信息，難以準(zhǔn)確判斷細(xì)胞的類型和狀態(tài)。2.2.2圖像獲取設(shè)備與流程圖像獲取設(shè)備：獲取高質(zhì)量的宮頸單細(xì)胞圖像對(duì)于后續(xù)的分析至關(guān)重要，而專業(yè)的圖像獲取設(shè)備是保證圖像質(zhì)量的關(guān)鍵。目前，常用的宮頸單細(xì)胞圖像獲取設(shè)備主要是顯微鏡，其中包括光學(xué)顯微鏡和電子顯微鏡。光學(xué)顯微鏡是最常用的圖像采集設(shè)備之一，它利用光學(xué)原理，通過透鏡系統(tǒng)將細(xì)胞樣本放大，然后通過相機(jī)或圖像傳感器將細(xì)胞圖像采集下來。光學(xué)顯微鏡具有操作簡(jiǎn)單、成本較低、能夠?qū)崟r(shí)觀察細(xì)胞形態(tài)等優(yōu)點(diǎn)。在宮頸單細(xì)胞圖像采集過程中，通常使用高分辨率的光學(xué)顯微鏡，以確保能夠清晰地觀察到細(xì)胞的細(xì)節(jié)特征。例如，配備有高倍物鏡（如40倍、100倍）的光學(xué)顯微鏡可以對(duì)宮頸細(xì)胞進(jìn)行放大觀察，獲取細(xì)胞的形態(tài)、結(jié)構(gòu)等信息。電子顯微鏡則利用電子束代替光線來成像，具有更高的分辨率和放大倍數(shù)，能夠觀察到細(xì)胞的微觀結(jié)構(gòu)，如細(xì)胞器的形態(tài)和分布等。然而，電子顯微鏡設(shè)備昂貴，操作復(fù)雜，樣本制備要求高，因此在實(shí)際應(yīng)用中不如光學(xué)顯微鏡廣泛。除了顯微鏡，一些新型的圖像獲取技術(shù)也在不斷發(fā)展，如共聚焦顯微鏡、熒光顯微鏡等。共聚焦顯微鏡通過對(duì)樣本進(jìn)行逐層掃描，能夠獲取細(xì)胞的三維結(jié)構(gòu)信息，對(duì)于研究細(xì)胞的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和功能具有重要意義。熒光顯微鏡則利用熒光標(biāo)記技術(shù)，對(duì)細(xì)胞中的特定物質(zhì)進(jìn)行標(biāo)記，然后通過熒光成像來觀察細(xì)胞的生理狀態(tài)和分子變化。這些新型的圖像獲取技術(shù)為宮頸單細(xì)胞圖像的分析提供了更多的信息和手段。圖像獲取流程：宮頸單細(xì)胞圖像的獲取流程包括樣本采集、樣本制備和圖像采集三個(gè)主要步驟。樣本采集是獲取宮頸單細(xì)胞圖像的第一步，通常采用宮頸刷取法，使用特制的宮頸刷在宮頸口旋轉(zhuǎn)刷取，收集宮頸表面的細(xì)胞。在采集過程中，要注意操作的規(guī)范性和安全性，避免對(duì)宮頸造成損傷。采集后的樣本需要進(jìn)行制備，以保證細(xì)胞在顯微鏡下能夠清晰可見。樣本制備的步驟包括涂片、固定、染色等。涂片是將采集到的細(xì)胞均勻地涂抹在載玻片上，形成一層薄薄的細(xì)胞層；固定是使用固定液（如甲醛、乙醇等）將細(xì)胞固定在載玻片上，防止細(xì)胞變形和脫落；染色則是使用特定的染色劑（如HE染色劑、巴氏染色劑等）對(duì)細(xì)胞進(jìn)行染色，使細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和成分能夠在顯微鏡下清晰區(qū)分。經(jīng)過樣本制備后，即可使用顯微鏡進(jìn)行圖像采集。在圖像采集過程中，要根據(jù)細(xì)胞樣本的特點(diǎn)和研究目的，選擇合適的顯微鏡參數(shù)，如放大倍數(shù)、曝光時(shí)間、對(duì)比度等。同時(shí)，要確保圖像采集設(shè)備的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，以獲取高質(zhì)量的宮頸單細(xì)胞圖像。采集后的圖像需要進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，以便后續(xù)的分析和處理。通常將圖像存儲(chǔ)為數(shù)字格式，如JPEG、TIFF等，并建立圖像數(shù)據(jù)庫，對(duì)圖像進(jìn)行分類、標(biāo)注和檢索。2.3宮頸單細(xì)胞圖像預(yù)處理在對(duì)宮頸單細(xì)胞圖像進(jìn)行分析之前，由于原始圖像往往存在噪聲干擾、對(duì)比度低、邊緣模糊等問題，這些問題會(huì)嚴(yán)重影響后續(xù)的圖像分割和分類識(shí)別效果，因此需要對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，以提高圖像質(zhì)量，增強(qiáng)圖像中的有用信息，為后續(xù)的分析工作奠定良好的基礎(chǔ)。圖像預(yù)處理主要包括灰度化處理、去噪及邊緣保持、圖像增強(qiáng)等步驟。2.3.1灰度化處理在數(shù)字圖像處理中，灰度化處理是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的關(guān)鍵操作，其原理是基于人眼對(duì)顏色的感知特性以及圖像的亮度信息。彩色圖像通常由多個(gè)顏色通道組成，如常見的RGB顏色模型，每個(gè)像素點(diǎn)由紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)分量表示，通過不同分量的組合呈現(xiàn)出豐富的色彩。然而，在許多圖像處理任務(wù)中，并不需要顏色信息，而只關(guān)注圖像的亮度或灰度值，因此需要將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。常用的灰度化方法有以下幾種：分量法：選擇彩色圖像中的某一個(gè)顏色分量來代表灰度值。例如，可以選擇紅色分量、綠色分量或藍(lán)色分量，將圖像中每個(gè)像素的RGB值都替換為所選分量的值，從而得到灰度圖像。這種方法簡(jiǎn)單直觀，但丟失了其他顏色分量的信息，可能會(huì)導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)和對(duì)比度的損失。在某些情況下，選擇綠色通道來進(jìn)行灰度化，因?yàn)槿搜蹖?duì)綠色的敏感度相對(duì)較高，綠色通道能夠保留更多的細(xì)節(jié)信息，但這種方法仍然無法充分利用其他顏色通道的信息。最大值法：取彩色圖像中每個(gè)像素的RGB三個(gè)分量中的最大值作為灰度值。這種方法能夠突出圖像中最亮的部分，但會(huì)丟失圖像的一些細(xì)節(jié)信息，導(dǎo)致圖像整體偏亮，對(duì)比度下降。例如，對(duì)于一幅包含明亮物體和較暗背景的圖像，使用最大值法灰度化后，可能會(huì)使背景部分的細(xì)節(jié)丟失，物體與背景的對(duì)比度降低。平均值法：計(jì)算彩色圖像中每個(gè)像素的RGB三個(gè)分量的平均值，將其作為灰度值。這種方法簡(jiǎn)單易懂，計(jì)算速度快，但它對(duì)圖像的亮度和顏色信息進(jìn)行了平均化處理，可能會(huì)導(dǎo)致圖像的對(duì)比度和細(xì)節(jié)信息有所損失。對(duì)于一些顏色分布較為均勻的圖像，平均值法能夠得到較好的灰度化效果，但對(duì)于顏色差異較大的圖像，可能會(huì)使圖像變得模糊。加權(quán)平均法：考慮到人眼對(duì)不同顏色的敏感度不同，通常對(duì)RGB三個(gè)分量賦予不同的權(quán)重，然后計(jì)算加權(quán)平均值作為灰度值。常用的權(quán)重分配為：Y=0.299R+0.587G+0.114B，其中Y表示灰度值，R、G、B分別表示紅色、綠色、藍(lán)色分量。這種方法能夠更好地保留圖像的亮度和細(xì)節(jié)信息，因?yàn)樗鶕?jù)人眼對(duì)顏色的感知特性，對(duì)不同顏色分量進(jìn)行了合理的加權(quán)處理。在宮頸單細(xì)胞圖像灰度化處理中，加權(quán)平均法能夠更準(zhǔn)確地反映細(xì)胞的形態(tài)和結(jié)構(gòu)信息，為后續(xù)的分析提供更可靠的基礎(chǔ)。在宮頸單細(xì)胞圖像分析中，加權(quán)平均法是最為常用的灰度化方法。宮頸單細(xì)胞圖像中的細(xì)胞結(jié)構(gòu)和特征對(duì)于顏色的敏感度存在差異，加權(quán)平均法能夠根據(jù)這種差異，合理地綜合RGB三個(gè)分量的信息，使灰度化后的圖像能夠更好地保留細(xì)胞的細(xì)節(jié)和特征。細(xì)胞核在彩色圖像中可能呈現(xiàn)出不同的顏色，但通過加權(quán)平均法灰度化后，能夠準(zhǔn)確地反映細(xì)胞核的形狀、大小和位置等信息，有助于后續(xù)對(duì)細(xì)胞核的分割和分析。加權(quán)平均法還能夠有效地減少噪聲的影響，提高圖像的穩(wěn)定性和可靠性。在圖像采集過程中，不可避免地會(huì)引入噪聲，加權(quán)平均法能夠在一定程度上平滑噪聲，使灰度化后的圖像更加清晰，便于后續(xù)的處理和分析。2.3.2去噪及邊緣保持在宮頸單細(xì)胞圖像的采集和傳輸過程中，由于受到多種因素的影響，如采集設(shè)備的噪聲、環(huán)境干擾等，圖像中不可避免地會(huì)出現(xiàn)噪聲，這些噪聲會(huì)降低圖像的質(zhì)量，影響后續(xù)的圖像分析和處理。常見的噪聲類型包括高斯噪聲、椒鹽噪聲等。高斯噪聲是一種服從高斯分布的噪聲，其概率密度函數(shù)為：p(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}其中，\mu是均值，\sigma^2是方差。在圖像中，高斯噪聲表現(xiàn)為像素值的隨機(jī)波動(dòng)，使得圖像看起來模糊、有顆粒感。椒鹽噪聲則是由圖像傳感器的故障、傳輸過程中的干擾等原因產(chǎn)生的，表現(xiàn)為圖像中出現(xiàn)一些孤立的黑白像素點(diǎn)，這些像素點(diǎn)的出現(xiàn)會(huì)破壞圖像的連續(xù)性和完整性。為了去除圖像中的噪聲，同時(shí)保持圖像的邊緣信息，需要選擇合適的去噪方法。均值濾波和中值濾波是兩種常用的去噪方法，它們?cè)谠砗托阅苌洗嬖谝欢ǖ牟町?。均值濾波是一種線性濾波方法，其基本原理是對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)，以該像素點(diǎn)為中心，取一個(gè)鄰域窗口，計(jì)算窗口內(nèi)所有像素的平均值，并將該平均值作為中心像素的新值。假設(shè)圖像I(x,y)，以像素(x,y)為中心的鄰域窗口大小為M\timesN，則均值濾波后的圖像J(x,y)為：J(x,y)=\frac{1}{M\timesN}\sum_{i=-\frac{M-1}{2}}^{\frac{M-1}{2}}\sum_{j=-\frac{N-1}{2}}^{\frac{N-1}{2}}I(x+i,y+j)均值濾波能夠有效地去除高斯噪聲，因?yàn)楦咚乖肼暤姆植驾^為均勻，通過平均化處理可以降低噪聲的影響。然而，均值濾波在去除噪聲的同時(shí)，也會(huì)對(duì)圖像的邊緣信息產(chǎn)生平滑作用，導(dǎo)致邊緣模糊。當(dāng)圖像中的邊緣較為陡峭時(shí)，均值濾波會(huì)使邊緣處的像素值被周圍像素的平均值所替代，從而使邊緣變得模糊不清，影響對(duì)細(xì)胞輪廓的準(zhǔn)確提取。中值濾波是一種非線性濾波方法，其原理是對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)，以該像素點(diǎn)為中心，取一個(gè)鄰域窗口，將窗口內(nèi)的所有像素值按照從小到大的順序排列，取中間值作為中心像素的新值。假設(shè)以像素(x,y)為中心的鄰域窗口大小為M\timesN，窗口內(nèi)的像素值為I(x+i,y+j)，i=-\frac{M-1}{2},\cdots,\frac{M-1}{2}，j=-\frac{N-1}{2},\cdots,\frac{N-1}{2}，將這些像素值排序后得到I_{(1)}\leqI_{(2)}\leq\cdots\leqI_{(M\timesN)}，則中值濾波后的圖像K(x,y)為：K(x,y)=I_{(\frac{M\timesN+1}{2})}中值濾波對(duì)于椒鹽噪聲具有很好的抑制效果，因?yàn)榻符}噪聲的像素值與周圍像素差異較大，在排序過程中，這些噪聲像素會(huì)被排除在中間值之外，從而有效地去除噪聲。與均值濾波相比，中值濾波能夠較好地保持圖像的邊緣信息。在處理包含邊緣的圖像時(shí)，中值濾波不會(huì)像均值濾波那樣對(duì)邊緣進(jìn)行平滑處理，因?yàn)橹兄禐V波是基于像素值的排序，而不是簡(jiǎn)單的平均，所以能夠保留邊緣處的像素值，使邊緣保持清晰。在宮頸單細(xì)胞圖像去噪處理中，中值濾波更適合用于保持圖像邊緣。宮頸單細(xì)胞圖像中，細(xì)胞的邊緣信息對(duì)于后續(xù)的分割和分析至關(guān)重要，而中值濾波能夠在有效去除噪聲的同時(shí)，最大程度地保留細(xì)胞的邊緣細(xì)節(jié)，為后續(xù)的圖像分析提供更準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。對(duì)于一些存在椒鹽噪聲的宮頸單細(xì)胞圖像，使用中值濾波后，能夠清晰地看到細(xì)胞的輪廓和邊界，而均值濾波則會(huì)使細(xì)胞邊緣變得模糊，影響對(duì)細(xì)胞形態(tài)的準(zhǔn)確判斷。中值濾波還能夠在一定程度上抑制高斯噪聲的影響，雖然其對(duì)高斯噪聲的去除效果不如均值濾波，但在綜合考慮噪聲抑制和邊緣保持的情況下，中值濾波在宮頸單細(xì)胞圖像去噪中具有更好的性能。2.3.3圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)是圖像處理中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，其目的是通過對(duì)圖像進(jìn)行一系列的處理操作，來提高圖像的視覺效果，增強(qiáng)圖像中的有用信息，以便于后續(xù)的圖像分析和處理。在宮頸單細(xì)胞圖像分析中，圖像增強(qiáng)能夠使細(xì)胞的特征更加明顯，提高圖像的對(duì)比度和清晰度，從而有助于更準(zhǔn)確地進(jìn)行細(xì)胞分割和分類識(shí)別。直方圖均衡化是一種常用的圖像增強(qiáng)方法，它通過對(duì)圖像的灰度直方圖進(jìn)行調(diào)整，使圖像的灰度分布更加均勻，從而增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。圖像的灰度直方圖是一種統(tǒng)計(jì)圖表，它表示圖像中各個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率。對(duì)于一幅灰度圖像I(x,y)，其灰度級(jí)范圍為[0,L-1]，灰度直方圖h(i)定義為：h(i)=\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}\begin{cases}1,&\text{if}I(x,y)=i\\0,&\text{otherwise}\end{cases}其中，M和N分別是圖像的寬度和高度，i=0,1,\cdots,L-1。直方圖均衡化的基本原理是通過一個(gè)變換函數(shù)，將原始圖像的灰度值映射到一個(gè)新的灰度值，使得新的灰度直方圖在整個(gè)灰度級(jí)范圍內(nèi)盡可能均勻分布。假設(shè)原始圖像的灰度值為r，變換后的灰度值為s，則變換函數(shù)T(r)定義為：s=T(r)=(L-1)\sum_{k=0}^{r}\frac{h(k)}{MN}其中，h(k)是原始圖像灰度直方圖中灰度級(jí)k的頻率，MN是圖像的總像素?cái)?shù)。通過直方圖均衡化，圖像中原來分布較集中的灰度級(jí)會(huì)被拉伸到更廣泛的灰度范圍內(nèi)，從而增加了圖像的對(duì)比度。在宮頸單細(xì)胞圖像中，由于細(xì)胞的灰度分布可能較為集中，導(dǎo)致圖像的對(duì)比度較低，一些細(xì)胞的細(xì)節(jié)和特征難以分辨。經(jīng)過直方圖均衡化處理后，細(xì)胞的灰度分布更加均勻，細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)之間的對(duì)比度增強(qiáng)，細(xì)胞的邊緣和紋理等特征更加清晰，有利于后續(xù)對(duì)細(xì)胞的分割和特征提取。對(duì)于一些灰度分布較為集中的宮頸單細(xì)胞圖像，直方圖均衡化能夠使細(xì)胞的輪廓更加明顯，便于準(zhǔn)確地勾勒出細(xì)胞的邊界。除了直方圖均衡化，還有其他一些圖像增強(qiáng)方法，如對(duì)比度拉伸、同態(tài)濾波等。對(duì)比度拉伸是通過對(duì)圖像的灰度值進(jìn)行線性變換，將圖像的灰度范圍拉伸到指定的區(qū)間，從而增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。同態(tài)濾波則是一種基于頻域的圖像增強(qiáng)方法，它能夠同時(shí)對(duì)圖像的亮度和對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整，通過對(duì)圖像的低頻和高頻成分進(jìn)行不同的處理，達(dá)到增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)和抑制噪聲的目的。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)宮頸單細(xì)胞圖像的具體特點(diǎn)和需求，選擇合適的圖像增強(qiáng)方法，以獲得最佳的增強(qiáng)效果。三、基于改進(jìn)GVFSnake模型的宮頸單細(xì)胞圖像分割算法3.1改進(jìn)思路與策略宮頸單細(xì)胞圖像分割面臨著諸多挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的GVFSnake模型在處理這類圖像時(shí)存在一定的局限性。為了提高分割的準(zhǔn)確性和魯棒性，本研究提出了一系列針對(duì)性的改進(jìn)思路與策略。在宮頸單細(xì)胞圖像中，常常存在細(xì)胞形態(tài)多樣、重疊嚴(yán)重、邊界模糊以及噪聲干擾等問題。這些問題使得傳統(tǒng)的GVFSnake模型難以準(zhǔn)確地分割出細(xì)胞的輪廓。細(xì)胞形態(tài)的多樣性導(dǎo)致模型難以找到統(tǒng)一的分割模式，不同形態(tài)的細(xì)胞需要不同的參數(shù)和策略來進(jìn)行分割。細(xì)胞重疊嚴(yán)重時(shí)，傳統(tǒng)模型容易將重疊部分誤判為一個(gè)細(xì)胞，或者無法準(zhǔn)確地分割出每個(gè)細(xì)胞的邊界。邊界模糊和噪聲干擾則會(huì)影響模型對(duì)細(xì)胞邊緣的捕捉，導(dǎo)致分割結(jié)果不準(zhǔn)確。針對(duì)這些問題，本研究提出了以下改進(jìn)策略：自適應(yīng)閾值處理：在宮頸單細(xì)胞圖像中，由于細(xì)胞的灰度分布不均勻，傳統(tǒng)的固定閾值方法難以適應(yīng)不同圖像的需求。因此，本研究采用自適應(yīng)閾值方法，根據(jù)圖像的局部特征動(dòng)態(tài)地調(diào)整閾值。具體來說，將圖像劃分為多個(gè)小區(qū)域，對(duì)于每個(gè)小區(qū)域，計(jì)算其灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)信息確定該區(qū)域的閾值。通過這種方式，可以使閾值更好地適應(yīng)圖像中不同區(qū)域的灰度變化，從而提高分割的準(zhǔn)確性。對(duì)于灰度變化較大的細(xì)胞區(qū)域，自適應(yīng)閾值能夠更準(zhǔn)確地將細(xì)胞與背景區(qū)分開來；對(duì)于灰度較為均勻的區(qū)域，自適應(yīng)閾值也能避免因固定閾值不當(dāng)而導(dǎo)致的誤分割。射線灰度梯度優(yōu)化：為了更好地捕捉細(xì)胞的邊界信息，本研究引入了射線灰度梯度的概念。以細(xì)胞核的中心為圓心，向細(xì)胞邊界發(fā)射多條射線，計(jì)算沿射線方向的灰度梯度。通過分析射線灰度梯度的變化，可以更準(zhǔn)確地確定細(xì)胞的邊界位置。在射線灰度梯度的計(jì)算過程中，還采用了棧灰度差補(bǔ)償算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)射線灰度梯度的符號(hào)，將射線上的線段劃分為小段，并根據(jù)符號(hào)壓入棧中一定段數(shù)，以補(bǔ)償灰度差，繞過錯(cuò)誤虛假的細(xì)胞質(zhì)輪廓。這樣可以有效地去除噪聲和干擾，得到更準(zhǔn)確的細(xì)胞邊緣圖。結(jié)合多尺度分析：宮頸單細(xì)胞圖像中包含了豐富的細(xì)節(jié)信息和不同尺度的特征，單一尺度的處理難以兼顧所有信息。因此，本研究結(jié)合多尺度分析技術(shù)，在不同尺度下對(duì)圖像進(jìn)行處理。在大尺度下，能夠快速捕捉圖像的整體結(jié)構(gòu)和主要特征，為分割提供宏觀指導(dǎo)；在小尺度下，可以細(xì)致地關(guān)注圖像的細(xì)節(jié)信息，如細(xì)胞的細(xì)微紋理、邊緣的微小變化等，提高分割的精度。通過在不同尺度下對(duì)GVF場(chǎng)進(jìn)行計(jì)算和輪廓演化，能夠充分利用圖像的多尺度信息，使分割結(jié)果更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定。在大尺度下，GVF場(chǎng)能夠快速引導(dǎo)輪廓向細(xì)胞的大致位置移動(dòng)；在小尺度下，GVF場(chǎng)能夠?qū)喞M(jìn)行精細(xì)調(diào)整，準(zhǔn)確地捕捉細(xì)胞的邊界細(xì)節(jié)。改進(jìn)GVF場(chǎng)計(jì)算：傳統(tǒng)的GVF場(chǎng)計(jì)算方法在處理宮頸單細(xì)胞圖像時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)對(duì)目標(biāo)邊界吸引力不足的問題，導(dǎo)致模型容易陷入局部最小值。為了增強(qiáng)GVF場(chǎng)對(duì)目標(biāo)邊界的吸引力，本研究對(duì)GVF場(chǎng)的計(jì)算方法進(jìn)行了改進(jìn)。在計(jì)算GVF場(chǎng)時(shí)，引入了圖像的二階導(dǎo)數(shù)信息，以更好地反映圖像的邊緣特征。通過對(duì)二階導(dǎo)數(shù)信息的分析，可以更準(zhǔn)確地確定目標(biāo)邊界的位置，從而增強(qiáng)GVF場(chǎng)對(duì)目標(biāo)邊界的吸引力。還對(duì)GVF場(chǎng)的平滑參數(shù)進(jìn)行了自適應(yīng)調(diào)整，根據(jù)圖像的局部特征動(dòng)態(tài)地改變平滑參數(shù)的值。在邊緣清晰的區(qū)域，減小平滑參數(shù)的值，使GVF場(chǎng)能夠更準(zhǔn)確地捕捉邊緣信息；在噪聲較多的區(qū)域，增大平滑參數(shù)的值，以平滑噪聲的影響。通過這些改進(jìn)，可以使GVF場(chǎng)更好地適應(yīng)宮頸單細(xì)胞圖像的特點(diǎn)，提高分割的準(zhǔn)確性。3.2基于射線的邊緣梯度計(jì)算3.2.1細(xì)胞核定位與射線構(gòu)建在宮頸單細(xì)胞圖像中，準(zhǔn)確地定位細(xì)胞核中心是后續(xù)分析的關(guān)鍵步驟。本研究采用灰度加權(quán)中心定位方法來實(shí)現(xiàn)細(xì)胞核中心的精確定位。具體而言，首先對(duì)經(jīng)過預(yù)處理的宮頸單細(xì)胞圖像進(jìn)行粗分割，將細(xì)胞核區(qū)域從圖像中初步分離出來。可以采用K均值聚類等方法，選擇合適的聚類中心，將圖像分割成細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)及背景三個(gè)類別。假設(shè)粗分割后的細(xì)胞核區(qū)域包含k個(gè)像素點(diǎn)，其坐標(biāo)分別為(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_k,y_k)，每個(gè)像素點(diǎn)(x_i,y_i)處的灰度值為I(x_i,y_i)。則細(xì)胞核的中心(x_c,y_c)通過以下公式計(jì)算：x_c=\frac{\sum_{i=1}^{k}x_i\cdotI(x_i,y_i)}{\sum_{i=1}^{k}I(x_i,y_i)}y_c=\frac{\sum_{i=1}^{k}y_i\cdotI(x_i,y_i)}{\sum_{i=1}^{k}I(x_i,y_i)}通過上述公式，考慮了細(xì)胞核區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值對(duì)中心位置的影響，使得定位結(jié)果更加準(zhǔn)確。相比于簡(jiǎn)單的幾何中心計(jì)算方法，灰度加權(quán)中心定位方法能夠更好地適應(yīng)細(xì)胞核形狀不規(guī)則以及灰度分布不均勻的情況。對(duì)于一些細(xì)胞核形狀不規(guī)則且灰度分布不均勻的宮頸單細(xì)胞圖像，采用幾何中心計(jì)算方法可能會(huì)導(dǎo)致中心位置偏離真實(shí)位置，而灰度加權(quán)中心定位方法能夠綜合考慮像素點(diǎn)的灰度信息，準(zhǔn)確地確定細(xì)胞核的中心位置。在確定細(xì)胞核中心(x_c,y_c)后，以該中心為圓心，向細(xì)胞邊界發(fā)射多條射線。射線的數(shù)量和角度分布可以根據(jù)具體需求進(jìn)行調(diào)整，為了保證能夠全面地獲取細(xì)胞邊界信息，通常選擇發(fā)射均勻分布的射線，射線數(shù)量一般在幾十到幾百條之間。以360條射線為例，相鄰射線之間的夾角為1度，這樣可以較為全面地覆蓋細(xì)胞的邊界。每條射線從細(xì)胞核中心出發(fā)，延伸至細(xì)胞的邊緣，通過對(duì)射線上像素點(diǎn)的分析，能夠獲取細(xì)胞在不同方向上的特征信息。3.2.2射線方向灰度梯度計(jì)算沿射線方向計(jì)算灰度梯度是獲取細(xì)胞邊界信息的重要手段。對(duì)于每條射線，以單位間隔對(duì)射線上的像素點(diǎn)進(jìn)行采樣，得到一系列的像素點(diǎn)集合。假設(shè)射線上的像素點(diǎn)坐標(biāo)為(x_n,y_n)，n=1,2,\cdots,N，其中N為射線上采樣點(diǎn)的數(shù)量。灰度梯度的計(jì)算可以通過相鄰像素點(diǎn)的灰度差值來實(shí)現(xiàn)。對(duì)于射線上的第n個(gè)像素點(diǎn)，其灰度梯度G_n定義為：G_n=I(x_{n+1},y_{n+1})-I(x_n,y_n)其中，I(x_n,y_n)和I(x_{n+1},y_{n+1})分別為第n個(gè)和第n+1個(gè)像素點(diǎn)的灰度值。通過計(jì)算射線上每個(gè)像素點(diǎn)的灰度梯度，可以得到沿射線方向的灰度梯度變化曲線。在細(xì)胞邊界處，由于細(xì)胞內(nèi)部和外部的灰度值存在明顯差異，灰度梯度會(huì)出現(xiàn)較大的變化。當(dāng)射線穿過細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)的邊界時(shí)，由于細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)的灰度值不同，灰度梯度會(huì)出現(xiàn)一個(gè)較大的峰值；當(dāng)射線穿過細(xì)胞質(zhì)與背景的邊界時(shí)，也會(huì)出現(xiàn)類似的灰度梯度變化。通過分析這些灰度梯度的變化特征，可以準(zhǔn)確地確定細(xì)胞的邊界位置。為了進(jìn)一步提高灰度梯度計(jì)算的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，還可以采用一些平滑處理方法，如高斯濾波等。高斯濾波可以對(duì)射線上的灰度值進(jìn)行平滑處理，減少噪聲對(duì)灰度梯度計(jì)算的影響。假設(shè)高斯濾波器的核函數(shù)為G(x,y,\sigma)，其中\(zhòng)sigma為標(biāo)準(zhǔn)差，用于控制濾波的平滑程度。對(duì)射線上的灰度值進(jìn)行高斯濾波后，再計(jì)算灰度梯度，可以得到更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確的結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，\sigma的值一般在1-3之間，具體取值可以根據(jù)圖像的噪聲情況和細(xì)節(jié)要求進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)圖像噪聲較大時(shí)，可以適當(dāng)增大\sigma的值，以增強(qiáng)平滑效果；當(dāng)需要保留較多的圖像細(xì)節(jié)時(shí)，可以減小\sigma的值。3.3基于棧灰度差補(bǔ)償?shù)腉VFSnake模型演化3.3.1?；叶炔钛a(bǔ)償算法原理?xiàng)；叶炔钛a(bǔ)償算法是本研究中用于優(yōu)化射線灰度梯度計(jì)算結(jié)果的關(guān)鍵算法，其核心思想是通過對(duì)射線上灰度差的分析和處理，有效地補(bǔ)償灰度差，繞過錯(cuò)誤虛假的細(xì)胞質(zhì)輪廓，從而得到更準(zhǔn)確的細(xì)胞邊緣圖。在射線灰度梯度計(jì)算過程中，由于宮頸單細(xì)胞圖像中存在噪聲、細(xì)胞內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及染色不均勻等因素，射線上的灰度值可能會(huì)出現(xiàn)異常波動(dòng)，導(dǎo)致灰度梯度不能準(zhǔn)確地反映細(xì)胞的真實(shí)邊界。當(dāng)細(xì)胞受到炎癥細(xì)胞、血細(xì)胞及癌變組織的污染時(shí)，細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞核輪廓會(huì)變得模糊，此時(shí)射線上的灰度差可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的變化，使得基于灰度梯度確定的細(xì)胞邊界不準(zhǔn)確。為了解決這些問題，棧灰度差補(bǔ)償算法根據(jù)射線灰度梯度的符號(hào)，將射線上從細(xì)胞核中心出發(fā)到細(xì)胞質(zhì)邊緣的線段劃分為小段。對(duì)于每一小段，根據(jù)其灰度差的符號(hào)進(jìn)行判斷，若灰度差為正，表示該段射線上的灰度值逐漸增大；若灰度差為負(fù)，表示灰度值逐漸減?。蝗艋叶炔顬榱?，表示灰度值不變。根據(jù)返回的符號(hào)，壓入棧中一定段數(shù)。當(dāng)灰度差的符號(hào)發(fā)生變化時(shí)，意味著可能出現(xiàn)了邊緣或者噪聲干擾。通過將一定段數(shù)的線段壓入棧中，可以補(bǔ)償灰度差，避免因噪聲或異?；叶茸兓瘜?dǎo)致的錯(cuò)誤邊界判斷。具體來說，當(dāng)灰度差符號(hào)為正且連續(xù)出現(xiàn)一定次數(shù)后突然變?yōu)樨?fù)，說明可能從細(xì)胞核內(nèi)部過渡到了細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)的邊界，此時(shí)將之前的若干正符號(hào)段壓入棧中，以補(bǔ)償可能因噪聲或其他因素導(dǎo)致的灰度差不準(zhǔn)確的情況。當(dāng)灰度差符號(hào)為負(fù)且連續(xù)出現(xiàn)一定次數(shù)后突然變?yōu)檎?，可能表示從?xì)胞質(zhì)過渡到了細(xì)胞質(zhì)與背景的邊界，同樣將之前的負(fù)符號(hào)段壓入棧中。這樣，通過棧的后進(jìn)先出特性，在后續(xù)處理中可以有效地繞過錯(cuò)誤虛假的細(xì)胞質(zhì)輪廓，得到更準(zhǔn)確的細(xì)胞邊緣圖。在實(shí)際應(yīng)用中，壓入棧中的段數(shù)可以根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和圖像的具體特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，一般在3-5段之間。通過這種方式，?；叶炔钛a(bǔ)償算法能夠有效地去除噪聲和干擾，提高射線灰度梯度計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，為后續(xù)的GVFSnake模型演化提供更可靠的邊緣信息。3.3.2GVFSnake模型演化過程在經(jīng)過?；叶炔钛a(bǔ)償算法優(yōu)化后，得到了更準(zhǔn)確的宮頸單細(xì)胞圖像的細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)的邊緣圖。接下來，應(yīng)用GVFSnake模型在該邊緣圖像上演化，以精確定位宮頸細(xì)胞的細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞核的輪廓。根據(jù)ChenyangXu提出的GVFSnake梯度矢量流主動(dòng)輪廓模型，首先在GVFSnake模型中引入抑制函數(shù)，對(duì)宮頸單細(xì)胞邊緣線使用棧的灰度差函數(shù)抑制。這是因?yàn)樵谶吘増D中，仍然可能存在一些由于噪聲或其他因素導(dǎo)致的干擾信息，通過棧的灰度差函數(shù)抑制，可以進(jìn)一步濾掉這些干擾因素，獲得更清晰的邊緣圖。在之前得到的邊緣圖中，可能存在一些微小的噪聲點(diǎn)或者不連續(xù)的邊緣線段，這些干擾信息會(huì)影響GVFSnake模型的演化結(jié)果。通過棧的灰度差函數(shù)抑制，可以有效地去除這些干擾，使邊緣圖更加清晰和準(zhǔn)確。同時(shí)，應(yīng)用梯度向量場(chǎng)在邊緣圖像上演化。梯度向量場(chǎng)（GVF）是GVFSnake模型的關(guān)鍵組成部分，它通過對(duì)圖像梯度的計(jì)算和處理，生成一個(gè)矢量場(chǎng)，該矢量場(chǎng)能夠引導(dǎo)輪廓向目標(biāo)邊界移動(dòng)。在本研究中，根據(jù)優(yōu)化后的邊緣圖計(jì)算GVF場(chǎng)，使得GVF場(chǎng)能夠更準(zhǔn)確地反映細(xì)胞的真實(shí)邊界信息。在計(jì)算GVF場(chǎng)時(shí)，充分考慮了邊緣圖中像素點(diǎn)的灰度梯度信息，以及通過?；叶炔钛a(bǔ)償算法得到的更準(zhǔn)確的邊緣信息，從而使GVF場(chǎng)對(duì)目標(biāo)邊界的吸引力更強(qiáng)。在GVF場(chǎng)的作用下，輪廓開始演化。初始輪廓可以選擇為一個(gè)圍繞細(xì)胞大致區(qū)域的簡(jiǎn)單曲線，如圓形或矩形。在演化過程中，輪廓根據(jù)GVF場(chǎng)的方向和大小不斷調(diào)整自身的形狀，逐漸向細(xì)胞的真實(shí)邊界靠近。在演化過程中，輪廓會(huì)受到內(nèi)部能量和外部能量的共同作用。內(nèi)部能量主要用于保持輪廓的平滑性和連續(xù)性，防止輪廓出現(xiàn)過度扭曲或斷裂的情況；外部能量則由GVF場(chǎng)提供，引導(dǎo)輪廓向目標(biāo)邊界移動(dòng)。通過不斷地迭代演化，輪廓逐漸收斂到細(xì)胞的真實(shí)邊界，實(shí)現(xiàn)對(duì)宮頸細(xì)胞輪廓的精確定位。在輪廓演化的過程中，還應(yīng)用能量函數(shù)對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行優(yōu)化。能量函數(shù)是GVFSnake模型的另一個(gè)重要組成部分，它綜合考慮了輪廓的內(nèi)部能量、外部能量以及其他約束條件，通過最小化能量函數(shù)來確定輪廓的最優(yōu)形狀。在本研究中，根據(jù)宮頸單細(xì)胞圖像的特點(diǎn)和分割需求，對(duì)能量函數(shù)進(jìn)行了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和優(yōu)化，以提高分割的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在能量函數(shù)中，增加了對(duì)邊緣圖中邊緣強(qiáng)度的考慮，使得輪廓在演化過程中更加關(guān)注邊緣強(qiáng)度較大的區(qū)域，從而更準(zhǔn)確地定位細(xì)胞的邊界。經(jīng)過一系列的演化和優(yōu)化，最終在GVFSnake模型中獲得精確清晰的宮頸細(xì)胞輪廓。通過這種基于?；叶炔钛a(bǔ)償?shù)腉VFSnake模型演化方法，能夠有效地解決宮頸單細(xì)胞圖像中細(xì)胞輪廓模糊、噪聲干擾等問題，提高分割的準(zhǔn)確性和可靠性，為后續(xù)的細(xì)胞特征提取和分類識(shí)別提供了良好的基礎(chǔ)。3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析3.4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估改進(jìn)后的GVFSnake模型在宮頸單細(xì)胞圖像分割中的性能，本研究選用了Herlev數(shù)據(jù)庫作為主要的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)庫由丹麥技術(shù)大學(xué)（DTU）和Herlev大學(xué)醫(yī)院合作開發(fā)，是一個(gè)專門用于宮頸細(xì)胞圖像分析和分類的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫。Herlev數(shù)據(jù)集中包含了大量的宮頸細(xì)胞圖像，這些圖像覆蓋了宮頸細(xì)胞的各種形態(tài)和特征，涵蓋了正常細(xì)胞、低度病變細(xì)胞、高度病變細(xì)胞等多種類型，能夠?yàn)閷?shí)驗(yàn)提供豐富的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)集中還包含了圖像的特征和分類標(biāo)簽，以及對(duì)應(yīng)的語義分割圖像，這為圖像分割和分類識(shí)別的研究提供了便利。為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的泛化能力，本研究還收集了來自其他醫(yī)院的宮頸單細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)，作為補(bǔ)充數(shù)據(jù)集。這些圖像是在不同的設(shè)備和環(huán)境下采集的，具有一定的差異性，能夠更好地模擬實(shí)際應(yīng)用中的情況。通過在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，可以更全面地評(píng)估模型的性能和適應(yīng)性。在實(shí)驗(yàn)過程中，將數(shù)據(jù)集按照一定的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。其中，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，使其學(xué)習(xí)到宮頸單細(xì)胞圖像的特征和分割模式；驗(yàn)證集用于調(diào)整模型的參數(shù)，防止模型過擬合；測(cè)試集用于評(píng)估模型的最終性能，確保評(píng)估結(jié)果的客觀性和可靠性。為了保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性，采用多次隨機(jī)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的方式，并對(duì)每次劃分后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行平均，以減少數(shù)據(jù)集劃分帶來的誤差。為了客觀、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)分割結(jié)果，采用了多種評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）和Dice系數(shù)（DiceCoefficient）。準(zhǔn)確率是指正確分割的像素?cái)?shù)占總像素?cái)?shù)的比例，它反映了分割結(jié)果的總體準(zhǔn)確性，計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}其中，TP（TruePositive）表示被正確分割為目標(biāo)類別的像素?cái)?shù)，TN（TrueNegative）表示被正確分割為背景類別的像素?cái)?shù)，F(xiàn)P（FalsePositive）表示被錯(cuò)誤分割為目標(biāo)類別的背景像素?cái)?shù)，F(xiàn)N（FalseNegative）表示被錯(cuò)誤分割為背景類別的目標(biāo)像素?cái)?shù)。召回率是指正確分割的目標(biāo)像素?cái)?shù)占實(shí)際目標(biāo)像素?cái)?shù)的比例，它反映了模型對(duì)目標(biāo)的捕捉能力，計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，它綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率兩個(gè)指標(biāo)，能夠更全面地評(píng)價(jià)分割結(jié)果的質(zhì)量，計(jì)算公式為：F1-score=2\times\frac{Accuracy\timesRecall}{Accuracy+Recall}Dice系數(shù)是一種用于衡量?jī)蓚€(gè)集合相似度的指標(biāo)，在圖像分割中，它表示分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的重疊程度，取值范圍在0到1之間，越接近1表示分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽越相似，計(jì)算公式為：Dice=\frac{2\timesTP}{2\timesTP+FP+FN}通過這些評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以從不同的角度對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)估，從而更全面、準(zhǔn)確地了解改進(jìn)后的GVFSnake模型在宮頸單細(xì)胞圖像分割中的性能。3.4.2分割結(jié)果對(duì)比分析為了驗(yàn)證改進(jìn)后的GVFSnake模型的有效性和優(yōu)越性，將其與傳統(tǒng)的GVFSnake模型以及其他常見的宮頸單細(xì)胞圖像分割算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。選擇了基于閾值分割的Otsu算法、基于邊緣檢測(cè)的Canny算法以及基于區(qū)域生長(zhǎng)的分水嶺算法作為對(duì)比算法。這些算法在圖像分割領(lǐng)域都具有一定的代表性，能夠?yàn)閷?duì)比實(shí)驗(yàn)提供全面的參考。在相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)集上，分別運(yùn)行改進(jìn)后的GVFSnake模型和對(duì)比算法，并記錄它們的分割結(jié)果和評(píng)價(jià)指標(biāo)。通過對(duì)分割結(jié)果的可視化展示以及評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)比分析，來評(píng)估改進(jìn)后的GVFSnake模型的性能。從分割結(jié)果的可視化圖中可以直觀地看出，傳統(tǒng)的GVFSnake模型在分割宮頸單細(xì)胞圖像時(shí)，存在一些明顯的問題。在處理細(xì)胞邊界復(fù)雜、存在噪聲干擾的圖像時(shí)，傳統(tǒng)GVFSnake模型的分割結(jié)果容易出現(xiàn)輪廓不準(zhǔn)確、邊緣不連續(xù)的情況。對(duì)于一些細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)邊界模糊的細(xì)胞圖像，傳統(tǒng)模型可能會(huì)將細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)的邊界分割錯(cuò)誤，導(dǎo)致分割結(jié)果與真實(shí)情況存在較大偏差。而改進(jìn)后的GVFSnake模型能夠有效地解決這些問題，其分割結(jié)果更加準(zhǔn)確，輪廓更加清晰，能夠準(zhǔn)確地勾勒出宮頸單細(xì)胞的細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)的邊界。在處理存在噪聲干擾的圖像時(shí)，改進(jìn)后的模型能夠通過自適應(yīng)閾值處理和?；叶炔钛a(bǔ)償算法，有效地去除噪聲的影響，得到更加準(zhǔn)確的分割結(jié)果。在評(píng)價(jià)指標(biāo)方面，改進(jìn)后的GVFSnake模型在準(zhǔn)確率、召回率、F1值和Dice系數(shù)等指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)的GVFSnake模型和其他對(duì)比算法。改進(jìn)后的模型在準(zhǔn)確率上達(dá)到了[X1]，而傳統(tǒng)GVFSnake模型的準(zhǔn)確率僅為[X2]，Otsu算法的準(zhǔn)確率為[X3]，Canny算法的準(zhǔn)確率為[X4]，分水嶺算法的準(zhǔn)確率為[X5]。在召回率方面，改進(jìn)后的模型達(dá)到了[Y1]，傳統(tǒng)模型為[Y2]，Otsu算法為[Y3]，Canny算法為[Y4]，分水嶺算法為[Y5]。F1值和Dice系數(shù)也呈現(xiàn)出類似的結(jié)果，改進(jìn)后的模型在這些指標(biāo)上都有顯著的提升。通過這些數(shù)據(jù)對(duì)比可以看出，改進(jìn)后的GVFSnake模型在宮頸單細(xì)胞圖像分割中具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性，能夠更好地滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。四、宮頸單細(xì)胞圖像特征提取4.1形態(tài)特征提取在宮頸單細(xì)胞圖像分析中，形態(tài)特征是區(qū)分正常細(xì)胞與異常細(xì)胞的關(guān)鍵依據(jù)，對(duì)于準(zhǔn)確識(shí)別細(xì)胞狀態(tài)和診斷宮頸癌具有重要意義。本研究針對(duì)宮頸單細(xì)胞圖像，精心提取了9種幾何特征和4種紋理特征，以全面、精準(zhǔn)地描述細(xì)胞的形態(tài)信息。在幾何特征提取方面，主要涵蓋了細(xì)胞質(zhì)周長(zhǎng)、細(xì)胞核周長(zhǎng)、豎直方向最長(zhǎng)軸、水平方向最寬軸、細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)比率、軸中心到周長(zhǎng)最長(zhǎng)長(zhǎng)度、軸中心到周長(zhǎng)平均長(zhǎng)度、重心到周長(zhǎng)最長(zhǎng)長(zhǎng)度以及重心到周長(zhǎng)平均長(zhǎng)度這9個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。細(xì)胞質(zhì)周長(zhǎng)和細(xì)胞核周長(zhǎng)的計(jì)算，能夠直觀地反映細(xì)胞和細(xì)胞核的大小信息。在實(shí)際測(cè)量中，可利用圖像分割技術(shù)，準(zhǔn)確勾勒出細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞核的輪廓，然后通過像素累加的方式計(jì)算其周長(zhǎng)。對(duì)于形狀不規(guī)則的細(xì)胞，這種基于像素的周長(zhǎng)計(jì)算方法能夠精確地捕捉到其邊界長(zhǎng)度，從而為后續(xù)的分析提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。豎