研究目的
开发一种用于组织学图像颜色分解的盲方法，该方法能准确识别与癌症相关的形态特征，同时克服图像采集过程中强度变化、光谱特征及噪声相关的问题。
研究成果
盲色分解（BCD）方法比基于非负矩阵分解和独立成分分析的方法提供了更精确的分解结果，从而生成能够准确识别与癌症相关的形态特征的密度图。
研究不足
如果图像数据中不存在污点或污点吸收性差，该方法就会失效。它仅适用于吸光污点，而不适用于像DAB那样散射光的污点。
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[IEEE 2019年第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019年6月16日-2019年6月21日)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 薄势垒应变量子阱超晶格太阳能电池
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DOI：10.1109/pvsc40753.2019.8980674
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
癌症诊断基于对活检组织切片的显微镜下目视检查。但病理学家依靠组织染色来识别形态特征时，使用颜色进行自动化组织识别却存在诸多问题——这些问题源于组织制备差异导致的图像强度变化、染色组织光谱特征差异、采集过程中的光谱重叠与空间混叠，以及图像采集时的噪声。我们提出一种组织学图像颜色分解的盲处理方法。该方法将强度信息与颜色信息解耦，仅基于每种染色剂的组织吸收特性进行分解。通过建模电荷耦合器件传感器噪声，我们提高了方法精度。我们将现有线性分解方法扩展至包含某光谱特征无法从其他组织所有光谱特征组合中分离的染色组织。通过定性与定量分析，我们证明本方法比基于非负矩阵分解和独立成分分析的方法能实现更准确的分解。最终结果是为每种染色组织类型生成一张密度图，将像素部分分类至正确的染色组织，从而准确识别可能与癌症相关的形态特征。
作者：
Milan Gavrilovic，Jimmy C. Azar，Joakim Lindblad，Carolina W?hlby，Ewert Bengtsson，Christer Busch，Ingrid B. Carlbom
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