成功案例
success cases組織病理學(xué)分析通常被認(rèn)為是腫瘤診斷和臨床治療的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”。近年來(lái),人工智能(AI)在病理診斷中的應(yīng)用取得了顯著進(jìn)展。然而,目前大多數(shù)AI方法使用的數(shù)據(jù)源是由傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡捕獲的彩色圖像,這種圖像所包含的病理信息有限,影響了診斷的準(zhǔn)確性。隨著二維圖像處理算法的逐步成熟,研究人員開(kāi)始轉(zhuǎn)向三維算法,以期獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果和更豐富的信息。
本文提出了一種新的多維膽汁數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)包含在同一視場(chǎng)下捕獲的顯微鏡高光譜圖像和RGB彩色圖像,專門(mén)用于深度學(xué)習(xí)研究。該數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有圖像均經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)豐富的病理學(xué)家評(píng)估和標(biāo)記,適用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由于該數(shù)據(jù)庫(kù)包含了樣本的形態(tài)、光譜和生化變化信息,對(duì)研究人員開(kāi)發(fā)新型多維深度學(xué)習(xí)算法用于病理診斷具有重要意義。
圖1 數(shù)據(jù)集的多維圖像場(chǎng)景
(a) RGB圖像 (b) 顯微鏡高光譜數(shù)據(jù)立方體 (c) 從高光譜數(shù)據(jù)立方體中提取的16個(gè)單波段圖像
本實(shí)驗(yàn)旨在建立一個(gè)多維膽汁數(shù)據(jù)庫(kù),為此開(kāi)發(fā)了一種顯微鏡高光譜成像系統(tǒng),用于采集膽汁組織的高光譜圖像。膽總管組織切片的透射光通過(guò)顯微鏡被收集,并在sCMOS相機(jī)上成像,最終合成高光譜數(shù)據(jù)立方體。該成像系統(tǒng)使用的鑫圖sCMOS相機(jī)Dhyana 400D,具有6.5 μm的像素尺寸,適用于高倍顯微鏡。此外,其低讀出噪聲和在制冷條件下的低暗電流,使其在弱光成像時(shí)仍能獲得高信噪比的圖像。同時(shí),USB 3.0的接口能夠提供高達(dá)35 fps的幀率,滿足了高光譜成像所需的高速采集性能指標(biāo)。
參考文獻(xiàn)
Zhang Q, Li Q, Yu G, et al. A multidimensional choledoch database and benchmarks for cholangiocarcinoma diagnosis[J]. IEEE Access, 2019, 7: 149414-149421.
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