一种基于改进U-Net的宫颈TCT图像的细胞分割方法

本发明涉及一种基于改进U‑Net的宫颈TCT图像的细胞分割方法，属于图像处理技术与医学技术领域。解决基于宫颈TCT图像的宫颈癌智能筛查研究中未充分考虑细胞复杂形态学特征、细胞精细分割不足的问题。包括以下步骤：对宫颈细胞TCT图像进行预处理；构建基于EGE‑UNet的分割网络；基于定性和定量评估细胞图像分割模型；基于已评估模型获得宫颈细胞分割结果。本发明使用EGE‑UNet模型能够实现高质量的宫颈TCT细胞图像分割，宫颈细胞核和细胞质的精细分割，有利于后续宫颈细胞智能诊断的相关研究；本发明基于精确的细胞分割结果，能够辅助提取多种细胞形态学特征，具有临床指导意义，为后续的宫颈细胞研究提供更具可解释性的量化数据。