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利用高光谱图像进行脑癌检测的并行K均值聚类方法
摘要： 脑癌的精准界定是手术中的关键任务。外科手术中采用多种技术指导神经外科医生进行肿瘤切除，但高光谱成像（HSI）作为一种具有前景的无创、非电离成像技术，有望改进并补充现有方法。欧洲HELICoiD项目致力于开发利用HSI技术实现肿瘤组织检测与界定的方法体系。该方案中，K均值算法在肿瘤边界划定方面至关重要——这也是其核心优势所在。主要缺陷在于该算法的计算复杂度较高。本文阐述了在不同并行架构上开发K均值聚类算法以实现术中实时处理的研究。该算法将生成无监督分割图谱，与有监督分类图谱结合后，能为神经外科医生实施肿瘤切除提供导航。我们展示了基于OpenMP、CUDA和OpenCL范式的并行K均值聚类算法，这些算法已通过活体人脑高光谱图像数据库验证。实验结果表明，CUDA版本相比串行处理可实现约150倍的加速比。本文取得的卓越成果为开发实时分类系统奠定了基础。
关键词： 无监督聚类、脑癌检测、图形处理单元（GPU）、OpenCL、CUDA、K均值算法、OpenMP、高光谱成像
更新于2025-09-23 15:21:01
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红外光谱组织病理学的高分辨率与超高分辨率成像技术，为揭示乳腺癌肺转移灶的化学微环境提供了新视角。
摘要： 我们利用高分辨率（HD）和超高分辨率（UHD）傅里叶变换红外（FTIR）光谱成像技术，对乳腺癌小鼠模型的肺部转移灶进行光谱特征分析，并与组织病理学结果（H&E染色）进行对比。该对比显示：对于直径小于1毫米的转移灶定位，两种方法具有极佳的一致性；且无标记HD/UHD红外光谱组织病理学技术能区分肿瘤细胞类型。我们主要聚焦于鉴别胸膜腔转移灶与肺实质癌细胞、以及因晚期转移生长导致的肺细胞外基质炎症细胞。此外，无监督聚类与红外成像的结合表明，FTIR光谱对识别位于胸膜腔下方的小型大转移灶及上皮-间质转化（EMT）过程中的化学特征具有高度敏感性?；贔TIR的光谱组织病理学不仅能检测乳腺癌向肺部的转移阶段，还可区分源自乳腺癌的不同转移灶起源。
关键词： 肺转移瘤、傅里叶变换红外成像的高分辨率与超高分辨率、光谱组织病理学、乳腺癌、无监督聚类
更新于2025-09-04 15:30:14