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深度学习在肾脏免疫荧光图像中的应用进展
1
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。
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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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职称材料
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
2
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。
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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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职称材料
均匀颜色空间中的免疫荧光图像分析
3
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。
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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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职称材料
局部二维结构描述的HEp-2染色模式分类
被引量:
1
4
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.
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关键词
间接
免疫荧光图像
染色模式
空间分解
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职称材料
题名
深度学习在肾脏免疫荧光图像中的应用进展
1
作者
孙锦洲
金伟
机构
浙江中医药大学医学技术与信息工程学院
出处
《广西医学》
CAS
2024年第2期210-216,共7页
基金
浙江省教育厅一般科研项目(Y202351408)。
文摘
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。
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
Keywords
Deep learning
Immunofluorescence image
Kidney diseases
Glomerulus
Target detection
Target segmentation
Morphological classification
Review
分类号
R446.6 [医药卫生—诊断学]
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职称材料
题名
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
2
作者
焦西英
程希平
郎兵
张萍
王百忍
鞠躬
游思维
机构
第四军医大学神经科学研究所
出处
《神经解剖学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期432-434,共3页
基金
国家自然科学基金(No.30371466)
国家973计划(2003CB515031)
陕西省自然科学基金(2004C250)资助项目
文摘
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。
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
Keywords
double-stained immunofluorescence, immunofluorescence image, Adobe Photoshop 7.0, Image J
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
均匀颜色空间中的免疫荧光图像分析
3
作者
杨大刚
窦万春
孙娟
蔡士杰
机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005年第11期79-81,共3页
文摘
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。
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
Keywords
Region extraction Pixel growing Uniform color space
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
局部二维结构描述的HEp-2染色模式分类
被引量:
1
4
作者
张东波
颜霜
张莹
秦海
王俊超
机构
湘潭大学信息工程学院
机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期2817-2822,共6页
基金
国家自然科学基金(No.60835004)
湖南教育厅重点项目(No.14A137)
湘潭大学控制科学与工程学科建设经费资助
文摘
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.
关键词
间接
免疫荧光图像
染色模式
空间分解
Keywords
indirect immune fluorescence (IIF) image
staining pattern
space decomposition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习在肾脏免疫荧光图像中的应用进展
孙锦洲
金伟
《广西医学》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
2
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
焦西英
程希平
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
1
下载PDF
职称材料
3
均匀颜色空间中的免疫荧光图像分析
杨大刚
窦万春
孙娟
蔡士杰
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
4
局部二维结构描述的HEp-2染色模式分类
张东波
颜霜
张莹
秦海
王俊超
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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