基于迁移学习的乳腺病理图片分类研究

为了辅助乳腺组织病理性切片的良恶性诊断,使用BreakHis公开数据集进行乳腺组织病理图片分类研究。考虑到数据的染色差异和数量不足,分别进行数据的染色归一化和数据增强预处理;采用迁移学习,将微调后的ResNet 50模型用于对预处理后的数据进行分类,得到最高分类准确率为99.60%的结果;将所得结果与现有研究结果进行比较,证明所提方法对处理乳腺组织图片分类问题具有高效性。

如何快速了解乳腺病理诊断?这些知识要知道

乳腺健康是每位女性都应该关注的重要话题,而乳腺病理诊断则是确诊乳腺疾病,特别是乳腺癌的“金标准”。面对复杂的病理报告,许多朋友可能会感到一头雾水,不知道从何入手。其实,快速了解乳腺病理诊断并不难,只要掌握一些关键知识点,就能对自己的病情有一个大致的了解。今天我们就来聊聊如何快速读懂乳腺病理诊断报告,让这份“天书”变得通俗易懂。

免疫组织化学检测在乳腺病理诊断中的作用

目的:探讨免疫组织化学检测在乳腺病理诊断中的作用。方法:选择乳腺病患者50例,分为观察组与对照组,对照组行常规检查,观察组行免疫组织化学检测,对比分析结果。结果:结果显示,免疫组织化学检测在分析乳腺肿瘤上优于对照组,可区分良性与恶性肿瘤、导管性与小叶性肿瘤、评估间质浸润,以及检测乳腺癌治疗与预后蛋白表达情况,指导内分泌治疗及预后判断。结论:免疫组织化学检测在乳腺病理诊断中具有重要的临床价值,可在临床上应用推广。

基于深度学习的乳腺病理图像分类实验方法

乳腺病理图像的分类在临床医学领域具有重要应用价值。针对分类过程中人为提取图像特征专业知识要求高、耗时多、准确率低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的病理图像分类方法。本方法结合深度卷积神经网络的特征提取能力,在已有的Inception-V3网络模型上进行改进,实现乳腺病理图像的自动分类,并利用数据增强和迁移学习方法改善因数据集较小导致的模型过拟合问题。对乳腺病理图像进行二分类和多分类实验验证算法效果,二分类实验将病理图像分为良性和恶性两种,二分类识别精度达到97%;多分类实验将病理图像分为8种不同类型的乳腺肿瘤,分类识别精度达到89%,具有较好的泛化性能。

面向WSI的乳腺病理亚型分类研究

为实现乳腺病理WSI图像的精准分类,提出了一种基于混合连接的门控卷积神经网络分类方法。搭建了局部残差连接和全局稠密连接的混合模块,将压缩激活门控单元嵌入混合模块,建立了混合模块与过渡层交替连接的骨干网络。结合基于四叉树分割的图像数据增强方法训练模型,基于BreastSet临床数据集的实验结果得出,该方法的图像级、患者级和病理级准确率分别达到92.24%、92.83%和92.18%,相较其他方法,其准确率提高,参数量和计算量降低,更具有临床应用价值。

手术室等候乳腺病理报告的乳腺手术患者的心理护理效果观察

目的：探讨心理护理对在手术室等候病理报告结果的乳腺手术患者的护理效果。方法：对在手术室等候病理结果的乳腺肿物切除的患者实施心理护理干预，与接受常规护理的患者进行比较，评价两组患者生理指标波动的差异及不适程度。结果：观察组在心理护理干预前后血压、脉搏值的波动显著低于对照组（P＜0.05），不适程度评分显著低于对照组（P＜0.05）。结论：在手术室对等待乳腺病理报告患者实施心理护理能降低患者的不适程度，保持血压、脉搏的稳定，有利于提高患者对手术的依从性，促进患者康复。

免疫组织化学检测在乳腺病理诊断中的应用价值研究

为对乳腺病理诊断中免疫组织化学检测的临床价值予以分析,本文选取2019年2月—2020年4月期间本院收治的乳腺癌患者46例作为观察组,并选取同期收治的59例乳腺良性病变患者作为对照组,对2组患者进行免疫组织化学检测,并对结果进行统计分析。结果显示,观察组EGFR、CK5/6、P16、HER-2、P63、CK34βE12、Ki67阳性率分别为86.96%、1.30%、76.09%、82.61%、78.26%、82.61%、78.26%,高于对照组的39.98%、45.76%、32.20%、33.90%、35.59%、42.37%、37.29%(P<0.05);EGFR、CK5/6、P16、HER-2、P63、CK34βE12、Ki67阳性表达和乳腺癌呈正相关性;在对观察组患者样本进行深入检测时发现:ER与EP都为阳性患者中,C-erbB-2同为阳性及同为阴性所占比例分别为27.27%、72.72%;ER与EP都为阴性患者中,C-erbB-2同为阳性及同为阴性所占比例分别为80%、20%。ER、EP和C-erbB-2呈负相关性。由此可见,乳腺病理诊断中免疫组织化学检测的临床价值显著,可为乳腺良性与恶性病变有效鉴别,可将EGFR、CK5/6等作为鉴别乳腺癌的指标。

基于灰度共生矩阵的乳腺病理图像纹理特征分析

目的:通过深入分析乳腺病理图像,为精确区分良恶性乳腺肿瘤,提出便于计算又能给出较高的分类精度的纹理特征参数。方法:基于灰度共生矩阵算法,提取乳腺癌病理图像的纹理特征进行分析。结果:确定4个具有很好特征效果且便于计算的纹理特征参数,熵和对比度的均值特征对区分良恶性肿瘤有很好的表现。结论:在乳腺病理图像中提取熵和对比度的均值为主要特征,可有效区分乳腺肿瘤良性与恶性。

多尺度信息交互与融合的乳腺病理图像分类

目的 基于深度学习方法进行乳腺癌识别是一项具有挑战的任务,目前较多研究使用单一倍率下的乳腺组织病理图像作为模型的输入,忽略了乳腺组织病理图像固有的多倍率特点,而少数将不同倍率下的图像作为模型输入的研究,存在特征利用率较低以及不同倍率的图像之间缺乏信息交互等问题。方法 针对上述问题,提出一种基于多尺度和分组注意力机制的卷积神经网络改进策略。该策略主要包括信息交互模块和特征融合模块。前者通过空间注意力加强不同倍率的图像之间的相关性,然后将加权累加的结果反馈给原始分支进行动态选择实现特征流通;后者则利用一种分组注意力来提升特征的利用率,同时基于特征金字塔来消除图像之间的感受野差异。结果 本文将上述策略应用到多种卷积网络中,并与最新的方法进行比较。在Camelyon16公开数据集上进行五折交叉验证实验,并对每一项评价指标计算均值和标准差。相比于单一尺度图像作为输入的卷积网络,本文改进的方法在准确率上提升0.9%~1.1%,F1分数提升1.1%~1.2%;相较于对比方法中性能最好的TransPath网络,本文改进的DenseNet201(dense convolutional network)在准确率上提升0.6%,精确率提升0.8%,F1分数提升0.6%,并且各项指标的标准差低于Transpath,表明加入策略的网络具有更好的稳定性。结论 本文所提出的策略能弥补一般多尺度网络的缺陷,并具备一定的通用性,可获得更好的乳腺癌分类性能。

基于深度学习的乳腺病理图像诊断研究进展

乳腺癌是由于乳腺上皮细胞异常增殖所导致的恶性疾病,多见于女性患者,临床上常用乳腺癌组织病理图像进行诊断。现阶段深度学习技术在医学图像处理领域取得突破性进展,在乳腺癌病理分类任务中效果优于传统检测技术。本文首先阐述了深度学习在乳腺病理图像的应用进展,从多尺度特征提取、细胞特征分析以及分类分型三个方面进行了概述,其次归纳总结了多模态数据融合方法在乳腺病理图像上的优势,最后指出深度学习在乳腺癌病理图像诊断领域面临的挑战并展望未来,这对推进深度学习技术在乳腺诊断中的发展具有重要的指导意义。

基于图神经网络的乳腺癌病理图像分析方法综述

病理诊断是癌症诊断和治疗过程中的金标准,利用人工智能模型对癌症病理图像进行自动分析不仅可以减轻病理学家的工作负担,还可以提高诊断结果的准确性。然而,病理图像的大尺度特点以及对预测结果可解释性的高要求为人工智能模型带来了巨大的挑战。在近年来的研究中,图神经网络在建模图像中实体的空间上下文关系及可解释性方面都展现出了强大的能力,为数字病理的研究提供了新的思路。文中回顾了近年来计算机视觉领域的相关工作,分析了图神经网络在乳腺癌病理图像分析中的优势,分类和比较了现有的面向乳腺癌病理图像的图构建方法,分析和对比了乳腺癌病理图像分析中的图神经网络模型,整理了近年来的研究中常用的工具包与公开数据集,总结了基于图神经网络的乳腺癌病理图像分析研究中存在的挑战并对未来的研究方向进行了展望。

多尺度特征融合的改进残差网络乳腺癌病理图像分类

现有模型病理特征提取不充分以及开源数据集各类型数量不平衡等问题,使得乳腺癌病理图像的多分类研究仍具挑战性。本研究提出了一种多尺度特征融合的改进残差网络乳腺癌病理图像多分类方法。首先,以ResNet101残差网络作为基础,将CBAM注意力模块插入到每一个残差块中;接着,为了优化特征提取,将横向和纵向的多尺度特征融合集成到残差网络中;最后,引入焦点损失函数以解决数据分配不平衡问题。经BreakHis公开数据集混合放大倍数1582张病理图像训练验证,所提出的改进残差网络在乳腺癌病理图像八分类上的识别准确率为94.4%,较原始模型提升2.8%,优于大多数已有公开深度学习模型。该模型的提出为女性乳腺癌的筛查诊断和病理分类提供了更为有效的方法。

英国国家免疫细胞化学外部质量评估方案及其乳腺病理应用模式

免疫细胞化学的外部质量评估方案是1985年由Mount Veron医院的Gerry Reynolds提出并建立.其目的不仅在于独立地评估免疫组织化学染色质量,同时也帮助实验室发展和改进免疫细胞化学技术.

绝经后及年轻女性乳腺癌患者肿瘤分子分型及临床病理特征对比观察

目的探讨绝经后中老年女性和年轻女性乳腺癌患者的肿瘤分子分型及临床病理特点,为乳腺癌的个体化治疗和预后判断提供依据。方法 377例绝经后女性乳腺癌患者(A组)和102例年轻(≤35岁)女性乳腺癌患者(B组),采用免疫组化Envision二步法检测两组肿瘤组织的雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)、人表皮生长因子受体2(HER-2)、肿瘤细胞增殖相关核抗原Ki-67,并进行分子分型,分析两组病理和临床资料。结果两组患者肿瘤组织ER、PR、HER-2、Ki-67蛋白表达相比,P均<0.05。A组Luminal A型142例、Luminal B型160例、HER-2过表达型37例、三阴型38例,B组分别为26、47、12、17例;A组的Luminal A型比例高于B组(P<0.05),B组的HER-2过表达型和三阴型比例均高于A组(P均<0.05);两组乳腺癌分子亚型分布相比,P>0.05。两组患者的肿瘤病理类型、组织学分级、肿瘤大小、淋巴结转移、临床分期相比,P均<0.05。结论绝经后和年轻女性乳腺癌患者的肿瘤分子亚型相似,各有不同的临床病理特征,临床上应据此制定个体化治疗方案及进行预后风险的评估。

免疫组织化学在乳腺病理中的应用共识(2022版)

免疫组织化学检测不仅是乳腺病理诊断和鉴别诊断的重要辅助方法,也是目前乳腺癌分子分型和精准治疗标志物筛选的主要手段。本共识对免疫组织化学在乳腺病变诊断和鉴别诊断以及乳腺癌预后判断、疗效预测中的应用进行总结并提出建议,旨在促进乳腺病理中免疫组织化学使用的规范化和精准化。

基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类

乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法,存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。为此,采用一种改进的深度卷积神经网络模型,实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时,利用数据增强和迁移学习方法,有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。实验结果表明,该方法的识别率可达到91%,且具有较好的鲁棒性和泛化性。

乳腺癌病理分级与MR DWI的表观扩散系数间的关联性分析

目的分析乳腺癌病理分级与MR DWI的ADC间的关联性。方法选取2013年1月到12月内在我院接受乳腺癌手术治疗的93例女性患者,并对其在术前行乳腺磁共振(MRI)检查,根据检查结果分为Ⅰ级、Ⅱ级以及Ⅲ级三个组,测量肿块ADC值并制表分析三组数据。结果Ⅰ级组患者ADC值和Ⅱ级组对比,Ⅱ级组患者ADC值和Ⅲ级组对比,Ⅲ级组患者ADC值和Ⅰ级组对比,差异均具有统计学意义(P<0.05);乳腺癌分级Ⅰ到Ⅲ级对应ADC平均值为1.093±0.121、0.593±0.061和0.203±0.059表明乳腺癌病理分级与MR DWI的ADC值均呈负相关。结论乳腺癌病理分级与ADC值具有相关性,可能为负相关性,DWI和MRI有利于在术前根据患者个体情况制定相应乳腺癌初步的治疗方案和乳腺癌预后进行无创的初步评估。

乳腺良性病变和乳腺癌临床病理特征及相关性分析

目的:探讨乳腺良性病变和乳腺癌的临床病理特征及相互关系。方法:对2222例乳腺良性病变和乳腺癌的临床病理资料进行回顾性分析,免疫组化检测ER在癌旁组织中的表达。结果:乳腺增生性病变占乳腺良性病变的94.8%,乳腺浸润性癌在恶性肿瘤中占95.8%;乳腺癌平均发病年龄为47.1岁,显著高于乳腺增生性病变的34.98岁(Wilcoxon秩和检验,P<0.0001);有恶性肿瘤家族史的乳腺疾病患者,发生乳腺癌的概率(6.5%)大于发生乳腺良性病变的概率(1.9%),P<0.001;72%的乳腺增生性病变存在>3种病理成分;乳腺癌旁组织中不典型增生的发生率(23.5%)显著高于良性乳腺增生性病变中不典型增生的发生率(2.49%),P<0.01;乳腺癌旁不同良性病变与癌一样,对ER均有高表达。结论:乳腺增生性病变是女性最常见的病变成分复杂的良性疾病,其演变过程与乳腺癌有关。

奶牛乳腺的防御机制与乳腺炎病理学

乳头管的结构和内衬的角质蛋白是乳腺抵御微生物侵入的物理性屏障,角蛋白中的低级脂肪酸、阳离子蛋白质对侵入的病原微生物具有抗性;环境性致病菌是引起机体免疫应答的主要因子,巨噬细胞、单核细胞、中性粒细胞和淋巴细胞之间的相互协调组成了自然的免疫系统,它们通过分泌细胞因子、抗体和吞噬作用等活动来灭杀、清除侵入机体的病原体;乳中的可溶性因子具有免疫调节作用,对细菌的结构具有破坏性;妊娠期及围产期奶牛由于内分泌的变化而导致免疫抑制,结果造成临床型和亚临床型乳腺炎的发病率相对较高;牛奶体细胞计数对亚临床型乳腺炎的监控具有参考性。

乳腺微浸润癌的临床病理学特征及生物学特性

目的探讨乳腺微浸润癌(microinvasive carcinoma,MIC)的临床病理学特征及生物学特性和其病理诊断标准。方法回顾性研究40例MIC,按文献报道诊断标准分为两个亚型,并对病理学特征、分子生物学指标及预后进行比较。结果MIC占同期乳腺癌的1·5%,乳腺钼靶拍片85·0%的病例(34例/40例)显示不同程度的泥沙样钙化。粉刺型和高核分级的导管内癌更易形成间质浸润。淋巴结转移2·5%(1例/40例)。31例平均8个月随访显示无复发及转移。两亚型各指标比较结果差异均无显著性。结论MIC是一种少见、淋巴结转移率低、预后较好的恶性肿瘤。建议诊断标准:单个浸润灶时,最大径应<2mm;出现几个浸润灶时,其中单个浸润灶的最大径应<1mm,且几个浸润灶面积总和不应超过整个肿瘤组织面积的10%。