嗜酸性粒细胞胃肠炎病理切片的计算机辅助诊断研究17
嗜酸性粒细胞胃肠炎(Eosinophilic Gastroenteritis,EG)是一种以外周血嗜酸性粒细胞(Eosinophil,EOS)增多为特征的胃肠道疾病。其主要诊断依据为消化道黏膜标本病理切片中嗜酸性粒细胞的数目是否超标。本研究利用计算机图像分析算法,对病理切片图像中的嗜酸性粒细胞识别并计数,旨在辅助病理医生人工计算EOS数目,减少医生的工作量,提高医生的工作效率。本文采用鲁棒性较强的分水岭算法作为识别EOS的核心算法,并通过距离变换和前后景标记的改进算法,解决传统分水岭算法中的过分割问题,提高识别计数的准确性。本文采用改进型分水岭算法对EG病理图像中的EOS进行了识别计数,并与病理医生的金标准进行比对,平均准确率为95.0%。与传统算法相比,改进型算法准确率的相对标准方差由5.8%提高到2.2 %,过分割率由13.4%降低为3.7%,算法的运行时间由40s降低为27s。
万真真, 李春雪, 刘芳, 张绍永, 韩帅. 嗜酸性粒细胞胃肠炎病理切片的计算机辅助诊断研究[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(19): 1.