【摘 要】
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背景与目的肾小球肾炎是我国常见的肾脏疾病,也是引起慢性肾衰竭的主要原因,最常见的病理类型为系膜增生性肾小球肾炎。肾小球肾炎发病较为隐匿,具有高发病率、低知晓率的特点,且病程长,给患者带来经济和精神上的负担,因此精准诊断和治疗对肾小球肾炎的防治至关重要。肾脏穿刺活检是明确肾脏疾病的主要诊断方式。临床工作中,病理医师需结合肾脏穿刺活检组织的光镜、免疫荧光和透视电子显微镜（Transmission El
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背景与目的肾小球肾炎是我国常见的肾脏疾病,也是引起慢性肾衰竭的主要原因,最常见的病理类型为系膜增生性肾小球肾炎。肾小球肾炎发病较为隐匿,具有高发病率、低知晓率的特点,且病程长,给患者带来经济和精神上的负担,因此精准诊断和治疗对肾小球肾炎的防治至关重要。肾脏穿刺活检是明确肾脏疾病的主要诊断方式。临床工作中,病理医师需结合肾脏穿刺活检组织的光镜、免疫荧光和透视电子显微镜（Transmission Electron Microscope,TEM）图像及临床信息等进行综合分析后,才能给出最终诊断。病理医生对肾小球的超微结构进行观察时,需对肾小球基底膜的厚度进行测量、计算足突的数量或融合程度、明确电子致密物的沉积部位等,以上工作繁琐且耗费精力。近年来,人工智能（Artificial Intelligence,AI）结合医疗图像的技术飞速发展,给我们提供了解决上述问题的新途径。本研究拟利用创新的算法对TEM图像中肾小球基底膜、足突和电子致密物进行自动分割和识别,辅助病理医生进行诊断,并提高诊断效率。方法本项目根据具有清晰的肾小球结构及放大倍数为4000倍的TEM图像为纳入标准,收集并筛选了 349例肾小球肾炎患者的693张TEM图像,病理类型包括IgA肾病（74例）、膜性肾病（57例）、薄基底膜肾病（26例）、微小病变性肾病（58例）、系膜增生性肾小球肾炎（53例）、狼疮肾炎（48例）、糖尿病肾病（33例）。由病理医生对肾小球TEM图像中基底膜、足突和电子致密物3种成分进行标注,按照8:2、6:1及8:2的比例把基底膜、足突及电子致密物图像分为训练集和测试集。（1）利用PraNet模型对肾小球TEM图像中基底膜进行自动分割和识别;（2）利用优化的Unet3+模型对肾小球TEM图像中足突进行自动分割和识别;（3）构建Co-Net模型对肾小球TEM图像中电子致密物进行自动分割和识别。结果（1）利用PraNet模型对基底膜进行自动分割和识别,在测试集上的平均Dice系数为0.782。模型对平滑而规则的基底膜的预测效能较好。在基底膜出现严重的形态改变时,如出现电子致密物的嵌入或基底膜发生大幅度的扭曲,模型的分割精确度有待提高;（2）利用优化的Unet3+模型对足突自动分割和识别,在测试集上的平均Dice系数为0.650。模型对足突的位置的预测较好,但预测足突形态的效果一般,模型的结构仍需优化,提高准确率。（3）自主构建Co-Net模型对电子致密物自动分割和识别,在测试集上的平均Dice系数为0.797。模型对电子致密物的预测效果良好,但对部分电子致密物边缘和不规则的区域不能完整预测。结论1、本项目成功建立了 PraNet模型、优化的Unet3+模型及Co-Net模型,分别对肾小球TEM图像中的基底膜、足突和电子致密物的自动分割和识别上准确率都达到65%以上,为我们后期的工作奠定良好的基础;2、后续我们将优化我们模型的结构,提升模型的性能,增加数据集,进一步提高对基底膜、足突和电子致密物分割的准确率,提供有价值的病变信息,辅助病理医生进行诊断,提高诊断效率,减轻病理医生的工作负担。
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