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多模态非线性显微镜图像中用于头颈部癌自动检测的全卷积网络：一项初步研究

DOI：10.1002/hed.25489 期刊：Head & Neck 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 背景：基于全卷积神经网络（FCN）的自动化图像分析算法被开发用于根据非线性显微图像区分头颈癌与非癌性上皮组织。 方法：使用头颈癌切片进行标准组织病理学检查，并通过相干反斯托克斯拉曼散射、双光子激发荧光和二次谐波显微成像技术的组合，将这些切片与同一区域的多模态图像进行配准。采用FCN对四类目标（癌症、正常上皮、背景及其他组织类型）进行语义分割分析。 结果：共分析了12名患者的114张图像。通过图像块评分聚合，四类目标的平均识别率和总体识别率分别为88.9%和86.7%。处理数据集中整张切片图像平均耗时113秒。 结论：多模态非线性显微技术与基于FCN的自动化图像分析相结合，有望成为客观区分头颈癌与非癌性上皮组织的有效技术。
作者： Erik Rodner，Thomas Bocklitz，Ferdinand von Eggeling，Günther Ernst，Olga Chernavskaia，Jürgen Popp，Joachim Denzler，Orlando Guntinas-Lichius
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种基于全卷积神经网络（FCN）的自动化图像分析算法，用于根据非线性显微图像区分头颈部癌症与非癌性上皮组织。

研究成果

结合全卷积网络（FCN）的自动化图像分析的多模态非线性显微镜技术具有可行性，且在客观区分头颈部癌症与非癌性上皮组织方面展现出前景。未来步骤包括多中心验证及将其纳入临床常规流程。

研究不足

该研究是一项小样本（12例患者）的初步试验。全卷积网络方法虽具前景，但在某些分析中显示出对类别频率的偏差。研究还注意到图像处理中的边界伪影问题，以及可能需要通过后处理或数据增强来提升性能的需求。

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