發(fā)布時間：2021-01-11 01:54

　　膽管癌是一類相對罕見但惡性程度極高的腫瘤。由于早期癥狀不明顯,患者發(fā)現(xiàn)時往往已錯過最佳治療時機。病理診斷作為膽管癌確診的“金標準”,主要由具有經驗的醫(yī)師對病理切片進行繁瑣且費時的鏡檢,在此過程中,可能由于醫(yī)師閱片經驗不足或評判標準不一產生誤診或漏診。精準醫(yī)療的提出與人工智能的快速發(fā)展為上述問題提供了新的解決思路,同時也對醫(yī)學數(shù)據(jù)的信息量提出了更高的要求�；趥鹘y(tǒng)彩色醫(yī)學圖像的分析可以為計算機輔助診斷提供一定的參考依據(jù),但傳統(tǒng)彩色圖像包含的信息量有限。高光譜成像技術作為一門新興技術,可以同時獲取待采集樣本的空間和光譜信息�；诖�,本文基于深度學習對膽管癌顯微高光譜圖像區(qū)域識別方法進行了研究。本文提出了3D-Res-CNN（3 Dimensional Residual Convolutional Neural Network）模型對膽管癌顯微高光譜圖像中的膽管癌區(qū)域、肝纖維化區(qū)域及其他組織區(qū)域進行識別。首先,本文對卷積神經網(wǎng)絡中的組成單元和網(wǎng)絡架構進行了分析。然后,結合高光譜圖像“圖譜合一”的特性,對網(wǎng)絡的結構進行了設計。采用空間維度帶空洞結構的3D卷積層對三維高光譜數(shù)據(jù)進行特征提取,在不... 

【文章來源】： 段依璠 華東師范大學

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

顯微高光譜數(shù)據(jù)(a)高光譜圖像示意圖(b)某一像素點的光譜曲線(c)高光譜單波段圖像

華東師范大學碩士學位論文17圖2-6原始顯微高光譜單波段圖像(a)第16波段(b)第22波段(c)第28波段膽管癌顯微高光譜圖像預處理由于采集得到的原始圖像存在噪聲及光斑等干擾，會對不同組織的光譜曲線造成影響，因此本節(jié)主要討論針對高光譜圖像的預處理方法。2.2.1光譜校正由于顯微高光譜成像系統(tǒng)中光源本身某些不穩(wěn)定因素的存在以及透鏡的影響，在對高光譜圖像進行區(qū)域識別前需要使用一些特定的方法對采集到的高光譜圖像進行光譜校正，從而得到更接近生物組織真實物化特性的光譜曲線。在采集每個不同生物組織病理切片的高光譜數(shù)據(jù)時，也采集對應的不含生物組織的空白區(qū)域的高光譜圖像作為空白校準圖像。在顯微高光譜成像系統(tǒng)中，光路示意圖如圖2-7所示，由于計算機控制AOTF選擇出特定輸出頻率的光，因此在光路示意圖中將光路表示為單色平行光。

華東師范大學碩士學位論文48第四章膽管癌區(qū)域識別與定量化分析實驗數(shù)據(jù)與實驗環(huán)境本文所用實驗數(shù)據(jù)為大鼠肝內膽管癌的顯微高光譜圖像，共采集圖像7例。為了更好地對圖像進行展示，選用第25波段（波長為634.6154nm）、第15波段（波長為557.6923nm）及第20波段（波長為596.1539nm）圖像分別作為彩色圖像的RGB通道進行圖像的偽彩色合成，如圖4-1所示。圖4-1偽彩色合成示意圖通過對本文中所用的大鼠肝臟病理切片進行觀察，可知此時大鼠已出現(xiàn)侵襲性腸型膽管癌、大量匯管區(qū)結締組織增生及膽管細胞異型增生[70]。圖4-2展示了將本文使用的膽管癌病理切片的不同組織區(qū)域進行放大后的視野，用不同顏色的矩形框對不同組織進行區(qū)分�？傮w而言，可將圖像分為病變區(qū)域和其他組織（OtherTissue，OT）區(qū)域，病變區(qū)域可進一步分為膽管癌（cholangiocarcinoma，CHOL）區(qū)域和肝纖維化（HepaticFibrosis，HFIB）區(qū)域。圖中藍色框內展示的是肝纖維化區(qū)域，在放大后的視野中可以看出肝纖維化區(qū)域呈現(xiàn)條索狀分布于整個圖像內；黃色框內展示的是膽管癌區(qū)域的視野，與肝纖維化區(qū)域進行對比后可知，兩者在紋理細節(jié)及結構組成上具有較大差異；綠色框內展示的是其他組織區(qū)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]數(shù)字化全玻片助力人工智能病理圖像決策[J]. 陳穎,魏培蓮,潘軍,周潔,董昌盛,于觀貞.  第二軍醫(yī)大學學報. 2018(08)
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碩士論文
[1]顯微高光譜成像系統(tǒng)及大區(qū)域多維影像數(shù)據(jù)獲取方法研究[D]. 袁晨.華東師范大學 2019



本文編號：2969840