基于組織微陣列的乳腺癌自動(dòng)診斷.pdf

1、在臨床醫(yī)院，基于乳腺癌組織病理圖像評(píng)分的諾丁漢分級(jí)系統(tǒng)是由病理醫(yī)生觀察分析腺管的形成、核的異型性以及有絲分裂次數(shù)這三個(gè)指標(biāo)得到的。由于經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)水平的差異，不同的醫(yī)生對(duì)病理組織切片評(píng)分可能會(huì)有差異。因此病理組織分析的計(jì)算機(jī)輔助診斷研究具有重要意義，它能夠?yàn)椴煌?jīng)驗(yàn)的臨床醫(yī)生提供客觀的診斷結(jié)果，也可以避免一些人為的漏檢。上皮和間質(zhì)組織是乳腺組織中最為基本的兩種組織，研究表明大約80％乳腺癌起源于上皮組織，因此上皮組織和間質(zhì)組織及其微環(huán)境的

2、分析是評(píng)估乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)的重要標(biāo)志。因此上皮組織和間質(zhì)組織精確分割是構(gòu)建計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的前提條件。
　　針對(duì)以上問題，本文研究了基于組織微陣列的乳腺癌自動(dòng)診斷方法，該方法主要分為乳腺組織微陣列的上皮與間質(zhì)組織的自動(dòng)分割以及基于乳腺組織微陣列的癌癥等級(jí)自動(dòng)評(píng)分兩個(gè)方面。具體內(nèi)容為:首先采用基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的上皮與間質(zhì)組織自動(dòng)分割方法，實(shí)現(xiàn)端到端的小尺寸圖像分割，從實(shí)驗(yàn)分割評(píng)估結(jié)果看出:在荷蘭癌癥研究所(NKI)和溫哥華綜合醫(yī)院(VGH

3、)提供的數(shù)據(jù)集上分割精確度（像素準(zhǔn)確率92.0％、像素平均準(zhǔn)確率85.7％、平均重疊率79.5％、類權(quán)重重疊率86.1％）最高，分割效果最好，同等條件下分割速度較快（0.097秒）;然后通過滑動(dòng)窗取塊的方式批量輸入網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)大尺寸的組織微陣列圖上皮與間質(zhì)自動(dòng)分割。最后提取出組織微陣列圖像的上皮組織和間質(zhì)組織后，分別進(jìn)行提取特征（顏色直方圖、紋理）并且組合特征，再把組合特征輸入到支持向量機(jī)分類器中，得到病理分級(jí)結(jié)果（一級(jí)分類準(zhǔn)確率81.7％