基於自組織映射圖網路的無監督式子宮頸影像切割之研究

子宮鏡檢查是篩檢子宮頸癌的一項重要工具，檢查方法主要是以醋酸作用在子宮頸表面，讓子宮頸癌病灶呈現白化的現象，醫師根據白化區域的特徵來進行癌化診斷。本文提出一個新的切割方法能夠自子宮頸影像中切割出病灶區域。這個方法是以無監督式分群為基礎，所以可以克服環境條件或白化程度不一致的問題。我們並且使用了自組織映射圖網路來預先組織像素，加快了無監督式分群的最佳化分群數計算，我們的實驗使用了50個病例影像，並且以資深醫師的切割結果做為標準與我們的切割結果比較，實驗結果顯示我們在各個癌化等級都可以達到95%以上的正確性。關鍵字：子宮頸癌、陰道鏡、影像切割、自我組織圖網路、無監督式學習。