本文關(guān)鍵詞：基于細胞形態(tài)學(xué)特征的胸腺瘤組織學(xué)分類研究

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【摘要】：胸腺瘤起源于胸腺上皮細胞。美國以及歐洲各國腫瘤研究機構(gòu)根據(jù)臨床診斷數(shù)據(jù)研究調(diào)查顯示,胸腺瘤的發(fā)病率大約是,每100萬人中有1.5個胸腺瘤患者。胸腺瘤發(fā)病率較高的年齡段大約是40至60歲之間。因為胸腺瘤潛在的侵襲性以及對人類較高的危害程度,從而被認為屬于惡性腫瘤,它可以導(dǎo)致胸腺免疫力下降從而產(chǎn)生自身免疫性疾病,并且常常伴有重癥肌無力、系統(tǒng)性紅斑狼瘡、Good綜合癥等。本文的主要研究目的是找到一種智能胸腺瘤組織學(xué)分類方法,它一直以來是治療和研究胸腺瘤的重要問題,同樣也是關(guān)鍵所在。通過巨檢、鏡檢、免疫酶標(biāo)等方法可以對胸腺瘤進行較為準(zhǔn)確的分類。其中鏡檢作為主要的組織學(xué)分類方法,對胸腺瘤的臨床診斷和分類起到了重要作用,通過顯微鏡觀察,根據(jù)細胞的形態(tài)學(xué)特征可以對胸腺瘤進行組織學(xué)分類。從而確定針對不同胸腺瘤組織學(xué)分型的治療和研究方法。本文主要研究工作和成果:(1)針對胸腺瘤細胞切片圖像的在顯微鏡下觀察的細胞形態(tài)學(xué)特征,本文采用了SLIC(superpixel segmentation超像素分割)算法,將腫瘤細胞切片的鏡下圖像分割成許多位置相鄰且顏色、亮度、紋理等特征相似的像素點組成的小區(qū)域,這些小區(qū)域大多保留了進一步進行圖像處理的有效信息,從而可以有效的區(qū)分淋巴細胞、普通細胞、空泡區(qū)域、中間區(qū)域等不同區(qū)域。(2)分割后的圖像通過分析不同類型的分割區(qū)域,可以從中提取出多種胸腺瘤細胞形態(tài)學(xué)方面的特征并作為特征參數(shù)保存在特征庫中,其中包括面積、圓度、長寬比、平均灰度值、核漿比、不規(guī)則度六個特征。參數(shù)提取之后構(gòu)成特征庫可以有效地支持之后的分類工作。(3)針對分割出來區(qū)域數(shù)量大以及參數(shù)的重要性不同等問題,本文采用了隨機森林算法生成高準(zhǔn)確度的分類器,并對分割出來的區(qū)域進行分類。最后對新的胸腺瘤細胞切片圖像中各種類型區(qū)域進行統(tǒng)計,從而可以根據(jù)其統(tǒng)計結(jié)果得到該圖片具體的胸腺瘤組織學(xué)分類。這些工作可能對胸腺瘤以及其他腫瘤細胞的臨床診斷和組織學(xué)分類研究提供了新的方法。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R736.3

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