基于i-CapsNet的宫颈癌图像识别方法研究

• 作者: 陈晓艳 洪耿 任玉蒙 张新宇 王子辰 闫潇宁
• 来源期刊: 传感技术学报
• 关键词: 胶囊神经网络 图像识别 宫颈癌 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理|Signal Processing for Sensors
• 页码范围: 1752-1758
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.12.011

摘要

宫颈癌是一种严重威胁女性生命及身体健康的重大疾病,宫颈细胞涂片图像是进行癌变识别的重要诊断依据.为了提高癌变细胞的识别精度,本文在胶囊神经网络(CapsNet)的基础上,提出了一种改进的胶囊神经网络模型(improved-Caps-Net,i-CapsNet).首先,针对宫颈癌涂片图像具有三维通道数据特征,构建了多维度数据输入层,并增加三维数据深度卷积层,增强图像深层特征提取能力;其次,改进了编码器中的动态路由方式,采用C-squashing非线性函数作为激活函数,更快速准确地实现胶囊模长的压缩,达到提高癌变细胞的识别精度;然后,针对Herlev公共数据集中正负样本量不平衡现象,将阿里天池宫颈液基薄层电镜扫描图像进行癌细胞图像提取及图像预处理,构建负样本数据集,提高了数据集的多样性和均衡性;最后,采用十折交叉验证方法,进行训练、验证及测试,与SVM、LeNet-5、VGG16及CapsNet模型进行效果对比,本文提出的i-CapsNet模型训练的Loss值最小,收敛到0.0074,测试的识别精度最高,达到99.2％,效果良好,验证了所提出的i-CapsNet的有效性和可行性.