人工智能技术在宫颈细胞筛查中的应用进展和挑战

doi:10.3877/cma.j.issn.2095-5820.2019.04.001

子宫颈癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，通过人类乳头瘤病毒(human papillomavirus，HPV)检测和宫颈细胞学筛查，进行早期诊断和早期治疗能够控制宫颈癌的发病和死亡。由于缺乏宫颈细胞筛查人员，使其收效甚微。人工智能(artificial intelligency，AI)技术应用宫颈癌筛查，可望提供最佳的解决方案。通过文献复习和归纳，本文阐述了AI辅助宫颈癌筛查的进展，包括不同的AI算法模型的利弊，人工筛查与AI辅助筛查之间不同的人机交互筛查工作模式和应用于场景；分析了目前AI辅助宫颈癌筛查的结果和应用优势；例举了开发AI辅助宫颈癌筛查中遇到的问题和挑战。旨在为开发和利用AI辅助宫颈细胞筛查提供借鉴和思考，促进AI辅助宫颈癌筛查产品早日落地和应用，减少我国宫颈癌的发病率和死亡率。

关键词: 宫颈癌, 细胞筛查, 人工智能, 深度学习, 机器学习

Cervical cancer is one of the most common malignant tumors in women. Early detection and treatment are critical to reduce its mobility and motality. Cytological screening combined with HPV test is the best way for its early detection. However, the early diagnosis is impeded due to severely lack of cytopathologists. The application of artificial intelligency (AI) technology in cervical cancer screening will provide the best solution to enhance the screening efficiency and quality. We reviewed literatures of the AI-aided cervical cancer screening, described its progress of AI algorithm models, human screening and AI-aided screening interactive models in the cervical cytology; described the Prons and Cons of different machine and deep learning algorithms based on the bright and dark rules; analyzed available results of the AI-aided cervical cancer screening, and diacussed problems and challenges in exploring and applying of the AI-aided cervical cancer screening products. The purpose of this review is to provide insights for the research and development of the AI-aided cervical cancer screening to promote its application and implementation, which will contribute to reduce the mobility and motality of cervical cancer.

Key words: Cervical cancer, Cytological screening, Artificial intelligence, Deep learning, Machine learning

图1 基于明规则与暗规则的人工智能算法

表1 基于明规则的机器学习算法

序号	作者	方法
1	Mariarputham和Stephen^[7]	提取细胞核和浆的24个特征参数，基于文本的宫颈细胞学分级系统设计算法。
2	Zhang等^[8]	双向融合关键特征的二叉树形网络法进行细胞核分割任务。
3	Komagata等^[9]	用细胞核的核面积、核周长等8个特征参数分析。
4	廖欣等^[10]	采用自适应双阈值法处理细胞图像，用改进Chan-Vase模型精确分割，结合病理知识图谱，构建相应的正交特征集。

表1 基于明规则的机器学习算法

序号	作者	方法
1	Mariarputham和Stephen^[7]	提取细胞核和浆的24个特征参数，基于文本的宫颈细胞学分级系统设计算法。
2	Zhang等^[8]	双向融合关键特征的二叉树形网络法进行细胞核分割任务。
3	Komagata等^[9]	用细胞核的核面积、核周长等8个特征参数分析。
4	廖欣等^[10]	采用自适应双阈值法处理细胞图像，用改进Chan-Vase模型精确分割，结合病理知识图谱，构建相应的正交特征集。

表2 基于暗规则的机器学习算法

序号	作者	方法
1	Song等^[11]	基于超像素和卷积神经网络方法分割细胞和细胞核。
2	Lu等^[12]	利用多层级函数联合法优化分割重叠细胞。
3	Zhao等^[13]	将块图像分为六大类。进行块图像采集，去除背景块，三色模型特征与参数提取，用SVM分类与性能评估。
4	胡卉和蔡金清^[14]	基于深度卷积神经网络Res Net 50迁移的学习方法，对细胞图像数据集进行训练与特征提取。
5	郑欣等^[15]	采用Res Net 50模型的YOLO v2网络基础特征进行模块提取，病理医生对细胞簇标注。

表2 基于暗规则的机器学习算法

序号	作者	方法
1	Song等^[11]	基于超像素和卷积神经网络方法分割细胞和细胞核。
2	Lu等^[12]	利用多层级函数联合法优化分割重叠细胞。
3	Zhao等^[13]	将块图像分为六大类。进行块图像采集，去除背景块，三色模型特征与参数提取，用SVM分类与性能评估。
4	胡卉和蔡金清^[14]	基于深度卷积神经网络Res Net 50迁移的学习方法，对细胞图像数据集进行训练与特征提取。
5	郑欣等^[15]	采用Res Net 50模型的YOLO v2网络基础特征进行模块提取，病理医生对细胞簇标注。

图2 传统宫颈细胞筛查与多种人-机辅助筛查交互工作模式

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Applicational progress and challenges of the artificial intelligence-aided cervical cancer cytological screening

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