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深度学习在肾脏免疫荧光图像中的应用进展
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作者 孙锦洲 金伟 《广西医学》 CAS 2024年第2期210-216,共7页
慢性肾脏病等肾脏疾病不同程度地危害着全球人类的健康,加重社会的经济负担。因此,许多针对肾脏疾病的诊断技术应运而生,包括肾脏免疫荧光图像诊断。目前,深度学习被广泛应用于各种医学图像处理任务,特别是在肾脏免疫荧光图像处理中已... 慢性肾脏病等肾脏疾病不同程度地危害着全球人类的健康,加重社会的经济负担。因此,许多针对肾脏疾病的诊断技术应运而生,包括肾脏免疫荧光图像诊断。目前,深度学习被广泛应用于各种医学图像处理任务,特别是在肾脏免疫荧光图像处理中已经取得了不错的应用效果。本文基于深度学习在肾脏免疫荧光图像上的应用进行概述,探讨深度学习在肾小球目标检测、目标分割、形态分类中的应用进展,旨在挖掘深度学习在肾脏疾病研究中的应用潜力,为肾脏疾病诊断技术的发展提供新思路。 展开更多
关键词 深度学习 免疫荧光图像 肾脏疾病 肾小球 目标检测 目标分割 形态分类 综述
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运用图像处理软件将同视野两种单标记免疫荧光图像合成为双标记图像的方法研究 被引量:1
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作者 焦西英 程希平 +4 位作者 郎兵 张萍 王百忍 鞠躬 游思维 《神经解剖学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期432-434,共3页
探讨以计算机图像处理技术将普通荧光显微镜采集的同视野单标记免疫荧光图像合成为双标记图像的方法。应用AdobePhotoshop7.0和ImageJ两个图像处理软件,将普通荧光显微镜采集的同视野单标记荧光图像叠加处理成双标记荧光图像,并同激光... 探讨以计算机图像处理技术将普通荧光显微镜采集的同视野单标记免疫荧光图像合成为双标记图像的方法。应用AdobePhotoshop7.0和ImageJ两个图像处理软件,将普通荧光显微镜采集的同视野单标记荧光图像叠加处理成双标记荧光图像,并同激光扫描共聚焦显微镜获得的同一双标记免疫荧光图像进行比较。普通荧光显微镜采集的单标记荧光图像在分辨率及清晰度上逊于激光扫描共聚焦显微镜采集的单标记图像,但显示的脊髓室管膜细胞形态更为完整,细胞突起较长且更连续。因此,在没有激光扫描共聚焦显微镜时,可用AdobePhotoshop7.0或ImageJ图像处理软件将普通荧光显微镜采集的同视野两种单标记免疫荧光图像合成为保持原有特点、简便而清晰的双标记荧光图像。 展开更多
关键词 图像处理软件 同视野 单标记图像 免疫荧光图像 双标记图像
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均匀颜色空间中的免疫荧光图像分析
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作者 杨大刚 窦万春 +1 位作者 孙娟 蔡士杰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第11期79-81,共3页
分析彩色免疫荧光图像可以获得细胞免疫信息,用于辅助研究和医疗诊断。视觉上图像前景荧光区域和背景之间存在明显的颜色差异,在CIE(L*,a*,b*)均匀颜色空间中利用该颜色差异给出了一种像素生长算法用于获取荧光区域。在区域提取的基础上... 分析彩色免疫荧光图像可以获得细胞免疫信息,用于辅助研究和医疗诊断。视觉上图像前景荧光区域和背景之间存在明显的颜色差异,在CIE(L*,a*,b*)均匀颜色空间中利用该颜色差异给出了一种像素生长算法用于获取荧光区域。在区域提取的基础上,根据同一细胞不同区域之间的相关性初步识别细胞并计数。 展开更多
关键词 区域提取 像素生长 均匀颜色空间 免疫荧光图像分析 色差
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局部二维结构描述的HEp-2染色模式分类 被引量:1
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作者 张东波 颜霜 +2 位作者 张莹 秦海 王俊超 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2817-2822,共6页
Hep-2染色模式分类主要用于免疫疾病诊断,但已有方法受荧光成像环境,细胞图像自身的视觉特性的影响,分类准确率较低.本文提出一种新的适合于HEp-2染色模式分类的特征提取方法.在构建了不同尺度下的高斯平滑图像序列后,利用shape index... Hep-2染色模式分类主要用于免疫疾病诊断,但已有方法受荧光成像环境,细胞图像自身的视觉特性的影响,分类准确率较低.本文提出一种新的适合于HEp-2染色模式分类的特征提取方法.在构建了不同尺度下的高斯平滑图像序列后,利用shape index实现图像二维结构的直观描述,进而通过多灰度阈值图像结构的空间分解,使其同时具备对微观二维图像结构和空间信息的描述能力.该方法在ICPR和SNP HEp-2数据集的两折交叉细胞级测试中,分别获得89.83%和87.49%的准确率,在ICPR的28折交叉细胞级和图像级测试分别达到60.5%和70.56%的准确率,明显优于LBP、CLBP等方法,和CoALBP特征相当. 展开更多
关键词 间接免疫荧光图像 染色模式 空间分解
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