当前位置:主页 > 医学论文 > 肿瘤论文 >

基于深度学习的乳腺肿瘤病理影像智能识别

发布时间:2021-02-20 20:14
  乳腺癌是世界范围内严重的健康问题,根据世界卫生组织(WHO)的报告,2012年乳腺癌死亡人数为52万人,预计到2017年将有620万例新发病例出现。乳腺癌最终诊断的金标准是组织病理学分析,通常由病理学家进行。这种检查任务非常耗时,而且受到多种主观因素影响。随着乳腺癌新发病例的增多,我们迫切需要一个计算机辅助检测/诊断系统协助病理学家进行分类和分级。HE染色的病理图像中乳腺肿瘤的良恶性和乳腺癌病变细胞分化程度的识别是乳腺肿瘤病理图像辅助诊断系统的两个重要步骤。针对这两种乳腺肿瘤病理图像计算机辅助系统中的核心需求,本文分别提出了基于深度学习的多任务乳腺肿瘤良恶性分类方法和端到端的轻量化级联卷积神经网络分割框架。关于本文中HE染色病理图像乳腺肿瘤良恶性分类方法的研究主要包括以下两个方面内容:第一,针对现有乳腺肿瘤HE染色病理图像数据库缺乏的问题。本文建立了一个名为BreastSZUv1的乳腺肿瘤病理图像良恶性分类数据库,该数据集拥有15个病例,4985张乳腺肿瘤HE染色病理图像。该数据集现接受出于研究目的的申请。第二,针对因病理图像中染色差异和放大倍数差异而导致交叉验证... 

【文章来源】:深圳大学广东省

【文章页数】:77 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于深度学习的乳腺肿瘤病理影像智能识别


BreakHis_v1数据库中乳腺肿瘤病理图像示意图

数字图像,乳腺肿瘤,HE染色,数据库


2.2.3 乳腺肿瘤 HE 染色病理图像采集在本研究中,我们使用奥林巴斯 BX-53 显微镜系统和一个奥林巴斯 DP80 照相机来获取已经过 HE 染色组织切片的显微成像的。这个照相机拥有一个 2/3 英寸、1.45 万像素的彩色 CCD 图像传感器,且像素大小 6.5μm×6.25μm、采集到图像的总像素数是4080x3072。我们利用这个相机可以获取放大倍数为 40X、100X、200X、400X(对应物镜倍数为 4X、10X、20X、40X),分辨率为 4080x3072 三通道 24 位真彩图(r-g-b,每个通道 8 位)的乳腺肿瘤病理显微成像。在采集图像的时候,我们将相机模式设置为自动曝光。采集时的对焦过程是观察计算机上所显示的数字图像,同时在显微镜下手动完成的。表 2-1 显示了本研究中不同放大倍数和其对应物镜的有效像素尺寸。像素尺寸指的是相机的物理像素尺寸(6.5μm),除以中继镜头的放大倍数(3.3 倍)和物镜。图 2-1 BreastSZU_v1 数据库中乳腺肿瘤 HE 染色病理图像举例图

示意图,放大倍数,图像采集,病理学家


图像放大倍数 物镜倍数 有效像素大小(微米)40X 4X 0.49100X 10X 0.20200X 20X 0.10400X 40X 0.05研究中,采集不同放大倍数的方法如图 2-2 所示:首先由病理学家确像中病变组织的主要分布区域。为了能够覆盖到整个异变组织分布区用最低的倍数(40X)来拍摄几张病理图像。病理学家会优先选择具有理图像,但是还是会有一些图像包括过渡组织,例如正常、未发生病变会根据组织的大小来确定 40X 放大倍数采集图像的数量。然后病理镜下肿瘤组织分布的区域放大并用 100X 放大倍数进行肿瘤区域图像作会分别在 200X 和 400X 放大倍数下进行重复。在分别采集完四种放,病理学家会对图像进行最终的筛选,去除掉未能对焦成功的图像。


本文编号:3043286

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/yixuelunwen/zlx/3043286.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户a1f72***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com