检索结果-内蒙古大学图书馆

生物医学工程与临床 2025年

作者：胡典阴慧娟中国医学科学院·北京协和医学院生物医学工程研究所再生医学整合实验室

目的免疫组化病理图像存在数据稀缺与标注困难的问题,带标签的图像生成算法为其提供了解决方法。但现有图像生成方法虽关注语义信息,却忽略颜色特征,造成标注准确性不足。为此,笔者研究提出了一种融合扩散模型与颜色增强技术的带标签... 详细信息

目的免疫组化病理图像存在数据稀缺与标注困难的问题,带标签的图像生成算法为其提供了解决方法。但现有图像生成方法虽关注语义信息,却忽略颜色特征,造成标注准确性不足。为此,笔者研究提出了一种融合扩散模型与颜色增强技术的带标签图像数据增强方法(DM-color),以提升生成病理图像的质量,并提高标注的准确度。方法实验数据来源实验室自建的小鼠皮肤免疫组化染色的病理图像数据集,通过ImageScope软件对全数字扫描切片图像进行读取,在20倍镜下进行高分辨率截图,获取合适大小的病理图像制作成实验用数据集,包含细胞型122幅与分泌型160幅。采用ImageJ软件对这282幅图片进行阳性细胞或区域的标注,导出标注区域的坐标数据,并用自行编写的算法将其绘制成二值图像(像素0为背景,255为病变区域)制作为标签。基于扩散模型DatasetDM框架,引入颜色增强卷积(CEC)与颜色相似性注意力(CSA)双模块构建DM-color图像生成算法。采用弗雷谢特初始距离(FID)评估图像真实性,医学专家等级评分衡量标注准确度,并结合下游图像阳性细胞/区域分割任务,以平均交并比(mIoU)为主要评价指标,综合评价真实性与准确度。结果与DatasetDM相比,改进的DM-color模型生成的细胞型图像,FID指标从42.31优化至37.51,分泌型图像改进前后FID指标分别为42.12和42.78。标注准确性评价显示,细胞型与分泌型图像的“优秀”占比分别提升13%和11.67%,语义分割任务中细胞型图像mIoU提升了6.96%,分泌型图像提升了6.10%。结论改进的DMcolor方法显著提升了生成免疫组化图像的准确度和真实性,有望在人工智能病理图像识别应用中提供新的方法。

关键词：病理图像识别数据增强扩散模型语义分割图像标注

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基于VAT的人工智能算法测量动物伤口面积的研究

引用

生物医学工程与临床 2024年第3期28卷 299-308页

作者：吕越胡嘉参胡典李宏霄阴慧娟中国医学科学院·北京协和医学院生物医学工程研究所再生医学整合实验室天津300192

目的动物伤口模型的面积测量是常见的生物医学研究内容。常规的手动测量不仅需要大量人力进行轮廓描述,还存在测量人员的人为误差。为解决这一问题,笔者提出了一种基于带转换器的体积聚合(VAT)的人工智能算法测量系统。方法选择63只BAL... 详细信息

目的动物伤口模型的面积测量是常见的生物医学研究内容。常规的手动测量不仅需要大量人力进行轮廓描述,还存在测量人员的人为误差。为解决这一问题,笔者提出了一种基于带转换器的体积聚合(VAT)的人工智能算法测量系统。方法选择63只BALB/c小鼠,鼠龄9~10周,体质量25 g左右。其中20只模拟手术清洁伤口模型,14只模拟糖尿病伤口模型,29只模拟感染伤口模型。清洁伤口模型采用5 mW、10 mW、15 mW光治疗和自然愈合;糖尿病伤口模型采用10 mW、15 mW光治疗和自然愈合;感染伤口模型采用5 mW、10 mW、15 mW光治疗和抗生素治疗、自然愈合。在伤口愈合过程中每天采集数字图像,共采集到672幅图像。基于这些图像数据分别使用Image J软件和人工智能算法来进行伤口区域勾画和伤口面积数据计算,通过图像重合率和伤口面积数据分析进行手动测量和人工智能算法之间的对比研究。手动测量分别由3人完成。结果人工智能算法与手动测量在图像重合度上效果接近,面积数值相关系数r=0.968,P<0.001,呈高度正相关;一致性ICC=0.824,P<0.001,表现出良好一致性。按照伤口恢复进程将图像分为开放伤口期、结痂期、纤维愈合期、瘢痕愈合期4组。其中开放伤口期和结痂期r>0.95,呈高度正相关;纤维结痂期r=0.490,而瘢痕愈合期r仅为0.103。结论与手动测量相比,人工智能算法测量系统是一种准确度高、可靠性强、耗时短的新方法,在动物伤口模型的面积测量方面展现出独特的优势。

关键词：人工智能数字成像面积测量语义分割

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