基于注意力机制与Mask R-CNN的染色体实例分割方法研究及其在细胞遗传学中的应用

本研究针对染色体分割中形态复杂、数据稀缺等挑战，提出了一种集成自动化标注流程与改进型Mask R-CNN的实例分割框架。通过SIFT特征匹配构建高质量数据集，结合Attention-based FPN（AttFPN）和空间注意力机制，模型在IoU=0.50:0.95下mAP达0.579，较基线提升3.94%，为临床染色体异常检测提供了高效解决方案。

　　

染色体：生命密码的载体与疾病诊断的关键
在人类细胞中，23对染色体承载着遗传信息，其形态异常与唐氏综合征、特纳综合征等数百种疾病密切相关。传统核型分析依赖人工显微镜观察，耗时长达50分钟/例且易受主观影响。尽管自动化系统逐步应用，染色体分割仍面临三大难题：重叠染色体难以分离、图像噪声干扰边界识别、高质量标注数据稀缺——现有数据集多为合成或小规模，制约深度学习模型发展。

创新解决方案：从数据到算法的双重突破
为解决上述问题，研究人员开发了一套整合自动化标注与改进型深度学习框架的系统。通过SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配和单应性变换，将核型图中分离的染色体精准映射至中期图像，构建包含3935张图像、159846个标注的数据集（COCO格式）。模型层面，在Mask R-CNN基础上引入注意力特征金字塔网络（AttFPN），通过空间注意力机制聚焦关键区域，新增LastLevelMaxPool模块增强多尺度特征提取，形成"特征提取-区域提案-掩模预测"的完整流程。

关键技术方法
研究采用计算机视觉（SIFT+FLANN匹配、RANSAC单应性估计）与深度学习（ResNet-50主干网络、RoIAlign）相结合的技术路线。数据集来自实验室制备的吉姆萨染色中期图像及对应核型图，通过阈值分割、形态学处理生成掩模标注。模型训练使用Detectron2框架，设置学习率0.00025、批量大小4，迭代83600次，并采用[0.7,1.0,1.3]长宽比适应染色体形态变异。

研究结果
1. 数据集创建
自动化标注流程实现染色体从核型图到中期图像的跨模态映射，经直方图均衡化与形态学优化后，标注错误率显著降低。数据统计显示24类染色体分布均衡，为模型训练提供坚实基础。

2. 模型性能
在591张测试图像上，改进模型mAP达0.577（IoU 0.50:0.95），较基线Mask R-CNN提升3.94%。其中AP₅₀（宽松阈值）提升5.97%，AP₇₅（严格阈值）提高4.69%，证明对精细结构的捕捉能力。特别在中小染色体分割中，AP分别提升8.21%和3.55%。

3. 可视化分析
如图8-9所示，基线模型在重叠染色体处出现断裂或漏检，而改进模型通过空间注意力精准定位交叠区域。LastLevelMaxPool模块有效整合全局上下文，减少碎片化预测。

讨论与展望
该研究通过"数据生成-算法优化"闭环，将染色体分割精度推向新高度。AttFPN的通道-空间双注意力机制（计算如公式2）显著提升特征区分度，而最大池化块增强了对染色体尺度变化的鲁棒性。临床层面，系统可缩短核型分析时间，辅助识别微小缺失/易位等变异。

局限在于当前数据仅含吉姆萨染色图像，未来需扩展至DAPI等多染色模态。算法上，Transformer架构与图注意力网络（GAT）的融合可能是突破密集重叠的新方向。研究发表于《SLAS Technology》，为生物医学影像分析提供了可复用的技术范式，其"自动化标注+可解释模型"的设计思路，亦可迁移至其他显微影像分割任务。