發(fā)布時間：2021-11-02 09:33

　　肺癌是全球常見的惡性腫瘤之一,其發(fā)病率和死亡率常年居于全球首位。不同肺癌亞型的治療措施和預(yù)后是不相同的,因此明確肺癌亞型至關(guān)重要。目前,組織病理學(xué)檢查結(jié)果依舊是肺癌的診斷和分類的“金標(biāo)準”。傳統(tǒng)的組織病理學(xué)檢查必須依靠于病理專家在顯微鏡下觀察組織病理切片并做出判斷,該過程復(fù)雜、耗時長,并且與醫(yī)生的經(jīng)驗和主觀因素密切相關(guān)。因此,利用圖像處理技術(shù)對組織病理圖像進行分析和處理的方法應(yīng)運而生。相較于傳統(tǒng)圖像,顯微高光譜圖像在包含空間信息的基礎(chǔ)上,還包含了光譜信息,這為肺癌亞型的分類任務(wù)提供了新的途徑。在此基礎(chǔ)上,本文將基于顯微高光譜成像技術(shù)對肺癌病理亞型分類進行分析和研究。本文研究內(nèi)容主要分為以下三個部分。首先,使用基于朗伯-比爾定律的光譜校正方法和基于主成分分析的譜段優(yōu)選方法實現(xiàn)對圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理,削弱了系統(tǒng)噪聲等干擾,并提高了顯微高光譜數(shù)據(jù)的信噪比。然后,針對肺癌組織顯微高光譜圖像,本文提出了一種基于三維（Three Dimension,3D）卷積形式和卷積組合單元（Convolution Combination Unit,CCU）的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural ... 

【文章來源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文組織結(jié)構(gòu)示意圖

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文82顯微高光譜成像系統(tǒng)及數(shù)據(jù)預(yù)處理算法本章內(nèi)容為肺癌組織顯微高光譜數(shù)據(jù)的準備工作。首先，本章將介紹顯微高光譜成像系統(tǒng)的原理及組成，以及顯微高光譜圖像數(shù)據(jù)的采集流程和詳細信息。然后，針對非理想系統(tǒng)帶來的系統(tǒng)噪聲，本章將描述兩種預(yù)處理方法，分別是基于朗伯-比爾定律的光譜校正方法和基于主成分分析的譜段優(yōu)選方法，盡可能地削弱噪聲、提高顯微高光譜數(shù)據(jù)的信噪比。2.1顯微高光譜數(shù)據(jù)的采集2.1.1顯微高光譜成像系統(tǒng)實驗數(shù)據(jù)的采集應(yīng)用了基于聲光可調(diào)諧濾波器（Acousto-OpticTunableFilter,AOTF）的顯微高光譜成像系統(tǒng)[38]，該系統(tǒng)的完成均為自主改進搭建，其基本組成結(jié)構(gòu)原理圖如圖2-1所示。顯微高光譜成像系統(tǒng)主要由五部分組成：光學(xué)顯微系統(tǒng)、AOTF、AOTF驅(qū)動器、電荷耦合元件（ChargeCoupledDevice,CCD），以及計算機。圖2-1顯微高光譜成像系統(tǒng)原理圖其中，光學(xué)顯微系統(tǒng)主要有三個部分：光學(xué)顯微鏡、高精度三維電動載物臺和防震臺。光學(xué)顯微鏡的目鏡倍數(shù)固定為10×，物鏡有4×、10×、20×、40×，以及100×，共五種倍數(shù)選擇，可根據(jù)實驗需求選擇相應(yīng)的物鏡倍數(shù)。高精度三維電動載物臺可以實現(xiàn)載玻片的上下左右移動和對焦的調(diào)節(jié)，其移動速度可達到

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文11圖2-2是肺癌組織顯微高光譜圖像三維數(shù)據(jù)塊的示意圖，其包含了二維平面像素信息和第三維度光譜信息，即顯微高光譜圖像的每個像素點都是一個40維的譜向量，該譜向量稱為光譜曲線，反映了對應(yīng)點的生物組織特性。圖2-2肺癌組織顯微高光譜圖像示意圖本文采集的顯微高光譜數(shù)據(jù)的波長（450nm~750nm）均在可見光（380nm~780nm）范圍內(nèi)。圖2-3展示了一個肺癌組織顯微高光譜圖像，(a)~(d)分別為在譜段1、20、30、40（對應(yīng)波長450.00nm、596.15nm、673.08nm、750.00nm）處采集的單譜段圖像。圖2-4展示了三種肺癌顯微高光譜圖像部分區(qū)域的光譜曲線的對比。圖2-3肺癌組織顯微高光譜單譜段圖像(a)譜段1,波長450.00nm(b)譜段20,波長596.15nm(c)譜段30,波長673.08nm(d)譜段40,波長750.00nm

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3471792