1. 目的及意义

1.1 目的及意义

图像分析在细胞生物学上有很好的应用，是在大图像集合上准确且自动化分析和量化相关生物学的关键，是各种医学图像应用的基础，其优势有时间空间上的精确性、快速性和灵敏性。从基于图像的分析到高内容筛选^[1,2]，显微镜图像已经开启了遗传扰动的理解、药物研究的探索、表型细胞在生物医学应用和细胞生物学上的研究^[3,4]。

过去几十年以来，随着医学影像在临床应用的广度和深度不断增加，医学图像已经成为医学影像处理领域的重要研究方向之一。医学成像有各种各样的图像模态，诸如MR、CT、超声、正电子发射计算机断层（PET）显像等等。成像可以获得反映二维和三维区域人体的生理和物理特性的图像，为临床诊断提供基础。

自动分割能帮助医生确认病变肿瘤的大小，定量评价治疗前后的效果。除此之外，脏器和病灶的识别和甄别也是一项影像科医生的日常工作。CT和磁共振的数据都是三维数据，这意味着对器官和病灶的分割就需要逐层进行。如果都是手工分割的话，会给医生带来繁重的工作量。实际上，已经有很多学者提出了许多医学影像的分割方法，但由于医学影像复杂，分割目标多变，仍有很多自动分割问题等待解决。

人工智能参与医疗过程首先要做的是获得大量带标注的医学影像样本，然后尝试在其中找到一些关键点。比如说靠近肺和靠近肝的点，把关键点找到以后，结合肝的形状鲜艳模型，设定一个初始化模型，再通过机器学习的方式学到边界应该是怎么样的，病变是怎么样的，尽量的逼近它的边界信息，再通过它的形状特征进行进一步的完善，最后获得好的分割、筛查结果。这一过程便是人工智能对图像的定位、分类和分割。病理分析是抽取疑似病变活体，放在显微镜上细胞形态分析的一种检验方式，是目前癌症的主要确诊方式。数字病理图像往往非常大，比如部分肿瘤病理图像的尺寸达到了20万×20万像素，甚至40万×40万像素，有非常多的细胞需要分析。这是极大的分析量，医生需要花费大量时间进行比对。随着病理图像包含的信息不断增加，这一工作交给医生来做开始变得不现实。通过搭建神经网络和利用深度学习算法，人工智能系统对包含各种病变形态细胞的病理库进行大量训练，获得识别病变细胞特征的能力。利用分割算法，将细胞分割出来，通过大量比对，识别出细胞的病变形式及发展程度，为医生做出最后诊断提供辅助依据。

1.2 国内外研究现状分析

1.2.1 细胞分割现状

纵观近十多年来已经出版的很多医学的文献，Ma Z等人将分割方法分为基于阈值、基于模式识别技术和形状模型三类^[14]；Hu等人按照所使用的图像特征将分割技巧分为区域方式、边界方式、混合方式和图谱方式四类^[15]；也有对核磁共振图像分割算法进行了综述，将分割算法分为基于阈值、基于模式识别、基于活动轮廓、基于马尔科夫随机场五类方法^[16]；Zuva等人区分了阈值方法、边缘方法和区域方法^[19，13]。

对于细胞这个特殊对象的分割，可以分为基于信息和基于模型的两个大类，其中基于信息的类别中可以分为基于区域和基于体素的两个小类。传统的基于体素的图像分割，是单纯依赖于图像信息和未加入形状信息的一类方法，当遇到分割目标和背景结构出现相同灰度区域，或者聚类中心相距很近时，往往不能有效分辨目标^[5]。基于区域的方法同时采用了灰度信息和体素间的局部关系，所以在相邻的体素之间能发挥出很好的作用，但很难应用于类似于器官复杂的结构。