1 天津大学精密仪器与光电子工程学院激光与光电子研究所，天津300072
2 天津大学光电信息技术教育部重点实验室，天津300072
3 陆军军医大学第一附属医院神经外科，重庆400038
4 天津大学生命科学学院天津市微纳生物材料与检疗工程技术中心，天津300072
乳腺癌是女性常见癌症之一，乳腺癌区域的精准检测对乳腺癌的治疗有至关重要的作用。本文采用频率为2.52THz的连续太赫兹波反射式成像系统，对小鼠在体皮下乳腺癌模型进行了太赫兹波成像检测。研究结果表明，太赫兹波成像可以清晰识别出乳腺癌区域，且与肉眼可见肿瘤区域一致。在体乳腺癌区域的太赫兹波相对反射率高于正常组织，两者相对反射率差值高达15%。进一步，对距离皮肤表面不同深度的离体乳腺癌组织进行切片和苏木精-伊红（H&E）染色，作为金标准对照。结果发现乳腺癌区域的面积随着距离皮肤表面深度的增加而增大。通过将太赫兹波成像与H&E染色结果对比可知，在距离皮肤表面约460μm处，太赫兹波图像和H&E染色图中的肿瘤区域面积相等。由此可知，太赫兹波对在体皮下乳腺癌的探测深度大约在460μm左右，太赫兹波有望实现深部肿瘤的检测。
乳腺癌 连续太赫兹波 反射成像 乳腺肿瘤诊断 Breast cancer continuous terahertz wave reflection imaging breast tumor diagnosis
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤，利用深度学习和迁移学习方法，设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统：1）对数据集进行不平衡处理和数据增强；2）在MRI数据集上，利用卷积神经网络（CNN）提取CNN特征，并利用相同的支持向量机分类器，计算每层CNN的特征图的分类F1分数，选取分类性能最高的一层作为微调节点，其后维度较低层为连接新网络节点；3）在选取的网络接入节点，连接新设计的两层全连接层组成新的网络，利用迁移学习，对新网络载入权重；4）采用固定微调节点前的网络层不可训练，其余层可训练的方式微调。分别基于深度卷积网络(VGG16)、Inception V3、深度残差网络(ResNet50)构建的CAD系统，性能均高于主流的CAD系统，其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出，且二次迁移可以提高VGG16系统性能。
图像处理 乳腺肿瘤诊断 图像分类 深度卷积神经网络 计算机辅助诊断系统 迁移学习 激光与光电子学进展
2018, 55(8): 081001
1 天津大学 精密仪器与光电子工程学院, 天津 300072
2 天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室, 天津 300072
为了解决传统乳腺扩散光学层析成像可靠性低的问题, 设计了一套基于多通道时间相关单光子计数的时域扩散荧光―光学层析成像系统.该系统采用32根同轴光纤均匀分布于组织体表面, 作类似X射线层析工作方式的同层扫描, 由此获得多角度下的时间分辨投影.通过测量不同仿体, 应用相应的迭代图像重建算法, 获得了可靠的重建结果.研究表明, 该系统工作可靠, 是进行乳腺肿瘤早期诊断研究的理想模式之一.
荧光―光学层析成像 图像重建 时间相关单光子计数 乳腺肿瘤诊断 fluorescence/optical tomography image reconstruction time-correlated single photon counting breast tumor diagnosis
