基于CLIP模型的苏丹Ⅲ染色切片扫描图像脂滴分割研究

作     者：王子夜 汤晓蕙 周兰 许春燕 周顺平 张开乔 刘方舟 周盛斌 

作者机构：南京理工大学计算机科学与工程学院 南京市公安局刑事科学技术研究所 江苏省公安厅物证鉴定中心 江苏省肿瘤医院 

出 版 物：《刑事技术》 (Forensic Science and Technology)

年 卷 期：2025年

学科分类：1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 0838[工学-公安技术] 100105[医学-法医学] 10[医学] 

基　　金：公安应用创新计划(2022YY15) 江苏省公安厅厅级科研项目(2021KO004) 江苏省基础研究计划自然科学基金面上项目(BK20241991) 

主　　题：法医病理学 脂肪栓塞 特殊染色 图像分割 对比语言-图像预训练(CLIP) 深度学习 全视野数字图像 

摘      要：组织病理学检验中苏丹Ⅲ染色可确认脂肪栓塞，其定量分级对确定死因有重要意义，但镜下人工观察定级比较依赖个人经验。为了使栓塞程度客观量化，本文探索了对肺组织苏丹Ⅲ特染切片的全视野数字图像中脂滴进行自动分割的方法。苏丹Ⅲ特染切片染剂残留、脂滴染色不均、形状不一、大小差异过大等问题，容易导致误分割和分割不精确。为此，本文提出结合提示学习的CLIP模型框架进行脂滴分割：首先通过跳跃连接的方式将CLIP图像编码器输出的特征图进行融合，通过文本提示引导模型利用CLIP的先验知识精准分割脂滴；再采用dice损失函数缓解图像前景和背景不平衡的问题；最后在切片数据集上进行验证，并与U-Net、FCN8s、UNet++模型进行对比。结果表明，本文所提出的CLIP模型在特染切片图片上进行脂滴分割的效果优于所对比模型。