膽管癌是一類相對(duì)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(shí)往往已錯(cuò)過最佳治療時(shí)機(jī)。病理診斷作為膽管癌確診的“金標(biāo)準(zhǔn)”,主要由具有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師對(duì)病理切片進(jìn)行繁瑣且費(fèi)時(shí)的鏡檢,在此過程中,可能由于醫(yī)師閱片經(jīng)驗(yàn)不足或評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)不一產(chǎn)生誤診或漏診。精準(zhǔn)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(shí)也對(duì)醫(yī)學(xué)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(xué)圖像的分析可以為計(jì)算機(jī)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(shù)作為一門新興技術(shù),可以同時(shí)獲取待采集樣本的空間和光譜信息。基于此,本文基于深度學(xué)習(xí)對(duì)膽管癌顯微高光譜圖像區(qū)域識(shí)別方法進(jìn)行了研究。本文提出了3D-Res-CNN（3 Dimensional Residual Convolutional Neural Network）模型對(duì)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(jìn)行識(shí)別。首先,本文對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的組成單元和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行了分析。然后,結(jié)合高光譜圖像“圖譜合一”的特性,對(duì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。采用空間維度帶空洞結(jié)構(gòu)的3D卷積層對(duì)三維高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,在不... 

【文章來源】： 段依璠 華東師范大學(xué)

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級(jí)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(diǎn)的光譜曲線(c)高光譜單波段圖像

華東師范大學(xué)碩士學(xué)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(yù)處理由于采集得到的原始圖像存在噪聲及光斑等干擾，會(huì)對(duì)不同組織的光譜曲線造成影響，因此本節(jié)主要討論針對(duì)高光譜圖像的預(yù)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(duì)高光譜圖像進(jìn)行區(qū)域識(shí)別前需要使用一些特定的方法對(duì)采集到的高光譜圖像進(jìn)行光譜校正，從而得到更接近生物組織真實(shí)物化特性的光譜曲線。在采集每個(gè)不同生物組織病理切片的高光譜數(shù)據(jù)時(shí)，也采集對(duì)應(yīng)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(zhǔn)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(jì)算機(jī)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(xué)碩士學(xué)位論文48第四章膽管癌區(qū)域識(shí)別與定量化分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)環(huán)境本文所用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為大鼠肝內(nèi)膽管癌的顯微高光譜圖像，共采集圖像7例。為了更好地對(duì)圖像進(jìn)行展示，選用第25波段（波長(zhǎng)為634.6154nm）、第15波段（波長(zhǎng)為557.6923nm）及第20波段（波長(zhǎng)為596.1539nm）圖像分別作為彩色圖像的RGB通道進(jìn)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(duì)本文中所用的大鼠肝臟病理切片進(jìn)行觀察，可知此時(shí)大鼠已出現(xiàn)侵襲性腸型膽管癌、大量匯管區(qū)結(jié)締組織增生及膽管細(xì)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(jìn)行放大后的視野，用不同顏色的矩形框?qū)Σ煌M織進(jìn)行區(qū)分。總體而言，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(jìn)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(lán)色框內(nèi)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(gè)圖像內(nèi)；黃色框內(nèi)展示的是膽管癌區(qū)域的視野，與肝纖維化區(qū)域進(jìn)行對(duì)比后可知，兩者在紋理細(xì)節(jié)及結(jié)構(gòu)組成上具有較大差異；綠色框內(nèi)展示的是其他組織區(qū)

【參考文獻(xiàn)】：
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(xué)學(xué)報(bào). 2018(08)
[2]阿司匹林中斷硫代乙酰胺誘發(fā)大鼠膽管上皮癌變[J]. 王革芳,陳穎,魏培蓮,趙行,李超富,高云姝,于觀貞.  第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與顯微高光譜的胃癌組織分類方法研究[J]. 杜劍,胡炳樑,張周鋒.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
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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(xué) 2019



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