【摘 要】
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近年来淋巴瘤的发病率和死亡率逐渐上升,对人类的身心健康产生了严重影响。由于淋巴瘤没有明显的早期症状,患者往往不能在最佳的时机得到治疗。目前,淋巴瘤确诊的“金标准”依然是组织病理检查,该过程需要由经验丰富的医生在显微镜下操作,费时费力且易受医生的主观判断影响。因此,将图像处理技术与传统彩色病理图像相结合的病理诊断方法受到广泛关注。但是传统彩色图像中的信息量有限,限制了诊断结果的精度。与传统彩色图像相
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近年来淋巴瘤的发病率和死亡率逐渐上升,对人类的身心健康产生了严重影响。由于淋巴瘤没有明显的早期症状,患者往往不能在最佳的时机得到治疗。目前,淋巴瘤确诊的“金标准”依然是组织病理检查,该过程需要由经验丰富的医生在显微镜下操作,费时费力且易受医生的主观判断影响。因此,将图像处理技术与传统彩色病理图像相结合的病理诊断方法受到广泛关注。但是传统彩色图像中的信息量有限,限制了诊断结果的精度。与传统彩色图像相比,高光谱图像中含有丰富的空间信息和光谱信息,为淋巴瘤的识别分割任务提供了新的解决思路。基于此,本文将显微高光谱成像技术应用于淋巴瘤的识别分析,对淋巴瘤显微高光谱图像的拼接和分割算法进行了研究。针对淋巴瘤显微高光谱图像的拼接,本文提出了一种基于PCA和带先验信息的SURF算法。该方法首先利用PCA实现高光谱图像的波段选择,再利用结合采集系统中先验信息的SURF算法实现特征点的检测、描述和匹配,最后利用线性加权的图像融合策略,实现拼接后显微高光谱图像中亮度的平滑过渡。对于淋巴结组织中癌变区域的识别分割,为了充分利用显微高光谱图像中的空间信息和光谱信息,本文提出了基于SENet模块和3D卷积的3D SE-U-Net模型。该模型通过3D卷积同时获取淋巴瘤显微高光谱图像中的空间特征和光谱特征,并利用SENet模块为最高维特征的不同通道赋予权重,使网络能够学习到更多重要的高维特征,从而获得更好的分割结果。实验结果表明,基于PCA和带先验信息的SURF算法能够准确地实现高光谱图像的配准,线性加权的图像融合方式也能够消除拼接图像中的亮度跳变。本文中提出的3D SE-U-Net能够较准确地实现淋巴瘤区域的分割,总体的分割准确率可以达到0.939,并且癌变区域的精确率和召回率均高于0.8。本文中研究的基于深度学习的淋巴瘤显微高光谱图像识别分析方法能够实现淋巴结中癌变区域的自动分割,为淋巴瘤的诊断提供了一种新的方法,并能在一定程度上为医生的诊断提供支持和帮助。
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