病理診斷作為一種直接通過(guò)肉眼觀察顯微鏡下人體活檢樣本的組織結(jié)構(gòu)與生理特征的醫(yī)學(xué)診斷方式,是醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域帶有宣判性質(zhì)的權(quán)威性診斷方法,被譽(yù)為診斷“金標(biāo)準(zhǔn)”。本文圍繞數(shù)字病理圖像智能分析,主要開(kāi)展了微小浸潤(rùn)性宮頸癌基底膜分割、病理細(xì)胞核分割以及融合診斷報(bào)告語(yǔ)義信息的可解釋性診斷算法研究工作,其中:1)針對(duì)已有語(yǔ)義邊緣分割模型在基底膜分割中所存在的邊緣完整性、連續(xù)性、全局性不足的問(wèn)題,提出使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)讓分割網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)基底膜邊緣像素空間排列一致性及其形狀先驗(yàn),并通過(guò)與醫(yī)院合作建立的數(shù)據(jù)集,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了帶有對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的分割模型良好的解決了已有分割模型所存在的上述問(wèn)題。2)針對(duì)病理細(xì)胞核分割中所存在的細(xì)胞核嚴(yán)重重疊、內(nèi)部灰度不均、背景噪聲偽影復(fù)雜、染色差異等眾多問(wèn)題,本文提出級(jí)聯(lián)式卷積網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)完成細(xì)胞核前景提取、細(xì)胞核前景降噪、細(xì)胞核前景距離變換以及細(xì)胞核邊緣提取四個(gè)級(jí)聯(lián)式子任務(wù),將所有子任務(wù)整合在了一個(gè)端到端可訓(xùn)練優(yōu)化的模型中,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型相比于已有模型的優(yōu)越性。3)已有的絕大多數(shù)數(shù)字病理圖像的癌癥分級(jí)、病變識(shí)別等類型的工作均把此類問(wèn)題看做單純的診斷結(jié)論標(biāo)簽的圖像分類工作,但實(shí)際的病理醫(yī)生在給出診斷結(jié)論時(shí)會(huì)寫(xiě)下診斷報(bào)告以描述圖像并推斷出結(jié)論的。本文研究了如何有效利用病理診斷報(bào)告中的語(yǔ)義信息來(lái)輔助診斷結(jié)論的預(yù)測(cè)。此外,本文通過(guò)結(jié)合自然圖像分析領(lǐng)域的注意力機(jī)制研究,賦予了診斷結(jié)論一定的可解釋性,即在模型生成診斷結(jié)論的同時(shí),會(huì)在原圖中高亮出一塊區(qū)域,用來(lái)表示模型所關(guān)注的圖像區(qū)域�；谂c醫(yī)院合作建立的宮頸癌前病變的診斷數(shù)據(jù)集(包含病理圖像及其病理診斷報(bào)告),本文將所提出模型與已有圖像分類模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,驗(yàn)證了加入診斷報(bào)告語(yǔ)義信息對(duì)于診斷結(jié)論預(yù)測(cè)的積極作用,并通過(guò)大量擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證明了本文所提出模型的合理性。
【學(xué)位單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;TP18;R36
【部分圖文】：

在于病理診斷是通過(guò)對(duì)病人身體上的活體樣本直接進(jìn)行顯微鏡下的觀察得到的。所以，病理醫(yī)生常常被稱為“醫(yī)生的醫(yī)生”，病理診斷被稱為“最后的審判”。隨著數(shù)字病理掃描儀，病理圖像數(shù)字化的不斷發(fā)展以及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，原本病理醫(yī)生在顯微鏡下觀察到的所有的圖像漸漸變成了“硬盤(pán)中的數(shù)據(jù)”。由于病理診斷極大的依賴專家個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和隱形知識(shí)，盡管當(dāng)前病理信息獲取手段實(shí)現(xiàn)了高通量檢測(cè)、多維度表征、數(shù)字化存儲(chǔ)，但是并未從根本上解決病理診斷人才匱乏、病理診斷醫(yī)生受地區(qū)、專業(yè)性限制的局面。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全國(guó)有執(zhí)照的病理醫(yī)生僅 9000 余人，按照每 100 張病床配備 1 名-2 名病理科醫(yī)師計(jì)算，病理醫(yī)生的缺口高達(dá) 4 萬(wàn)-9 萬(wàn)人。病理診斷本身比較依賴于多年的診斷實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)驗(yàn)豐富的病理醫(yī)生往往分布在大城市的三甲醫(yī)院，而地市級(jí)和基層醫(yī)院的對(duì)病理會(huì)診的需要很迫切。因此如何讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)好經(jīng)驗(yàn)豐富的病理醫(yī)生的診斷經(jīng)驗(yàn)，去幫助醫(yī)療資源稀缺的地區(qū)以及減輕已有病理醫(yī)生的負(fù)擔(dān)，便顯示出了很大的社會(huì)價(jià)值。1.2 數(shù)字病理圖像分析研究現(xiàn)狀概述

宮頸癌是常見(jiàn)婦科惡性腫瘤，其發(fā)病率在女性惡性腫瘤中位居第二位，全世界每年新增宮頸癌病例約為50萬(wàn)左右，主要集中在發(fā)展中國(guó)家及欠發(fā)達(dá)地區(qū)。依據(jù)發(fā)病機(jī)制及病理形態(tài)學(xué)特征，宮頸癌分為鱗形細(xì)胞癌、腺癌、腺鱗癌、神經(jīng)內(nèi)分泌癌等多種類型，其中鱗形細(xì)胞癌最為常見(jiàn)，約占70%。宮頸鱗形細(xì)胞癌的發(fā)生經(jīng)歷了一個(gè)從人乳頭狀瘤病毒感染——癌前病變——微小浸潤(rùn)性鱗狀細(xì)胞癌（Microinvasive Carcinoma of the Cervix, MIC）——浸潤(rùn)性鱗癌的較為漫長(zhǎng)的過(guò)程。MIC 作為鱗形細(xì)胞癌前病變向浸潤(rùn)性鱗癌發(fā)展的一個(gè)重要病理階段，它的及早發(fā)現(xiàn)及精確診斷不論對(duì)患者的預(yù)后評(píng)估還是指導(dǎo)臨床的個(gè)性化治療都具有重要意義。目前，國(guó)際婦產(chǎn)科協(xié)會(huì)（FIGO）和婦產(chǎn)科腫瘤協(xié)會(huì)（SGO）都分別對(duì) MIC的診斷標(biāo)準(zhǔn)及量化指標(biāo)進(jìn)行了嚴(yán)格的定義[25]，其中突破鱗形上皮基底膜的最大浸潤(rùn)深度是 MIC 病理診斷的關(guān)鍵性指標(biāo)，如圖 2-1 所示。但是長(zhǎng)期以來(lái)，MIC診斷缺乏免疫組化技術(shù)的輔助（例如乳腺癌可以通過(guò)免疫組化識(shí)別肌上皮的缺失來(lái)明確診斷），鱗形上皮的基底膜相關(guān)標(biāo)記至今仍未發(fā)現(xiàn)，MIC 診斷主要依賴顯微鏡下的組織形態(tài)學(xué)觀察。

圖 2-2 MIC 基底膜待分割病理圖像Fig.2-2 MIC digital pathology images針對(duì)基底膜分割問(wèn)題提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義邊緣分割模模型之前，本節(jié) 2.1 首先介紹基底膜分割相關(guān)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法中的研究現(xiàn)狀以及病理圖像分析領(lǐng)域的已有相關(guān)工作。2.2 節(jié)介算法模型。2.3 節(jié)介紹對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析。2.4 節(jié)對(duì)于本章內(nèi)容義分割算法分割是指像素級(jí)的圖像理解，即對(duì)圖像中的每個(gè)像素標(biāo)注所屬的-3 所示：

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 鮑冬梅;沈丹華;薛衛(wèi)成;;宮頸微小浸潤(rùn)性鱗狀細(xì)胞癌[J];中華病理學(xué)雜志;2006年08期

本文編號(hào)：2809332