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多肿瘤淋巴管癌栓自动检测模型效果评价研究: 2023年; 目的:测试并分析全局库(GLB)的淋巴管癌栓(lymphovascular infiltration,LVI)目标检测模型的检测效果及泛化能力。方法:随机选取西安交通大学第一附属医院病理科多癌种的淋巴管癌栓阳性及阴性病例共131例,所有切片均采用HE以及D2-40免疫组化染色。实验分组包括病理医师人工阅片组、算法组以及算法辅助病理医师三组。分别统计三组检测LVI结果以及检测时间。结果:比较病理医师、纯算法和算法辅助病理医师的一致性显示:131例病例中显示三种模式下一致性Kappa值分别为较好(0.709、0.786、0.796)、轻微(0.208)和中等一致(0.412)。病理医师出错的最常见的原因是漏诊(n=8),第二是由于IHC染色问题(包括6例染色不足,而3例未着色)。其余包括2例组织裂隙,1例小静脉(D2-40未着色),3例原因不明。纯算法判断错误的原因,一方面是由于病理切片或染色技术引起的,例如游离小组织(15/63),非特异性或染色不足(14/63),气泡(8/63)等。另一方面是由于某些LVI的组织形态和检测目标的相似性而导致算法误判,例如腺体(14/63),血管(13/63)和周围小神经(5/63)等。三种模式下所花费时间分别为59.28 s、82.40 s和10.43 s。结论:我们的结果虽然证实了算法辅助病理诊断提高诊断效率的能力,然而,考虑到算法辅助诊断的落地,病理切片的质量控制问题不容忽视,此外应考虑是否按照不同系统或疾病开展多层次算法设计,并且尽可能通过大数据的积累以覆盖多种检测目标类似物的必要性。; 王春宝丁彩霞罗阿丽李涵生杨喆廉洁崔磊张冠军; 关键词：病理学癌症淋巴管浸润人工智能

基于多尺度特征和注意力机制的肝脏组织病理图像语义分割网络被引量：10: 2021年; 针对肝脏组织病理图像分割中存在的正常组织和异常组织过渡区域较难分割和空洞较多的问题,设计基于多尺度特征和注意力机制的肝脏组织病理图像语义分割网络.在编码器中提取融合多尺度特征,改善正常组织和异常组织过渡区域的分割效果.同时利用注意力机制对空间维度和通道维度进行相关性建模,获得每个像素类内响应和通道间的依赖关系,缓解肝脏组织病理图像空洞较多对网络学习带来的影响.实验表明文中网络可较快速准确分割肝脏组织病理图像损伤区域.; 张墺琦亢宇鑫武卓越崔磊卜起荣

深度学习辅助病理诊断领域的研究进展: 2024年; 发展人工智能已成为我国的国家战略,其在临床医疗领域的应用日益广泛。在病理学领域,深度学习辅助诊断系统的开发和应用在细胞病理和组织病理检查、免疫组织化学以及分子病理检测等方面都取得了明显进展,许多方面的应用都进入了临床实践。通过深度学习分析病理图像,能够挖掘疾病更深层次的信息,有助于提高病理诊断的客观性和准确性,减少疾病诊断所需的时间和成本,为实现疾病的精确诊疗提供帮助。该文旨在对近些年来深度学习在辅助病理诊断中的应用进展进行综述。; 王超郭英崔磊崔磊; 关键词：病理诊断人工智能

基于鼠标轨迹语义理解的医学影像阅片交互意图识别被引量：1: 2023年; 由于诊断成像研究的数量及复杂度不断增加,现影像科医生日常阅片任务繁重、工作负担大,为影像科医生减轻阅片负担、帮助其提高诊断效率已成为各界关注的重点。对医生影像阅片过程中的交互意图进行识别与理解,可用于开发能够提供自适应工具、优化用户工作流程的新型智能影像阅片系统,以帮助医生更高效、更准确地进行数字影像阅片任务。目前,医生进行医学影像阅片仍然主要使用基于鼠标输入的图形用户界面,为此,提出一种基于鼠标轨迹语义理解的医学影像阅片交互意图识别方法。首先,对鼠标交互轨迹进行语义分段;然后,对分段后的鼠标轨迹子序列运用逻辑推理与监督学习的方法进行交互行为语义注释。在自建的鼠标交互轨迹数据集上对所提方法进行验证,该交互意图识别方法在[0.3∶0.8∶0.1]的TIoU阈值下平均识别召回率、精确率及F均值分别达到86.7%、83.1%和85.4%。结果表明该方法可以有效地依据隐式鼠标交互数据实现医学影像阅片交互意图识别,证实了基于鼠标轨迹语义理解的交互意图识别方法在医学影像辅助阅片研究领域中的可行性及有效性。; 杨晨希乔栋牛怡崔磊冯筠; 关键词：医学影像诊断

结肠形态仿真及中心线提取算法评价: 2014年; 结肠管腔中心线的提取在结肠疾病的计算机辅助检测中起到重要的作用,对中心线提取结果的定量评价一直是辅助检测中的难点。从中心线参数方程和截面方程两方面考虑,生成了20套仿真数据,模拟了结肠高曲率、褶皱和管腔的形态特点,提出了一系列评价准则。还对最小路径(DIJ)和最大生成树(MST)算法及作者提出的基于生成树的中心线快速提取算法(Fast centerline extraction algorithm based on Maximal Spanning Tree,简称FMST)进行了性能比较。实验结果验证了最大生成树算法解决了中心线在高曲率的拐角问题,保持中心线提取准确率同时,提取速度平均提高80%以上,是三种算法中性能最好的。; 张滢冯筠崔磊赵翊凯贺小伟; 关键词：中心线提取仿真数据

应用显著纹理特征的医学图像配准被引量：9: 2015年; 针对传统的基于几何度量的配准方法无法配准存在局部变形的医学器官的问题,提出了应用显著纹理特征的经典迭代最近点(ICP)医学图像配准算法。该方法借鉴主动外观模型(AAM)思想对医学图像的显著纹理特征建模,将显著性强的特征点赋予较大权重,率先配准。在传统基于空间距离的图像配准基础上加入显著纹理距离。然后,模拟格式塔心理学提出的人类视觉认知过程,使用线性递减的权重平衡两种"距离"度量方式。该算法前期主要根据几何距离取得整体配准效果,后期依赖图像纹理特征使存在局部变形位置的特征点也能精确配准。最后,在腹腔肝脏图像上进行实验。实验结果表明该算法取得了较好的配准效果,准确率达78.82%,比其他几种流行算法提高了22.22%,且对图像的旋转变化不敏感。提出的算法基本解决了存在局部变形医学器官图像的配准问题,达到了精度高、鲁棒性强的配准效果。; 王红玉冯筠崔磊贺小伟邱实; 关键词：医学图像图像配准视觉认知

一种简易内镜下黏膜切除标本病变测量及复原图绘制的新方法: 2020年; 目的:探讨一种新的消化道内镜下黏膜切除标本(ESD)病变测量方法的应用价值。方法:选取2018年1月到12月,西安交通大学第一附属医院消化内科ESD切除的消化道黏膜标本45例,经过标准化固定、取材、制片及阅片后,利用写好的ESD专用分析软件进行数据测量、绘制复原图,再与传统方法测量的结果进行对比。结果:采用旧方法和新方法测量病变大小,显示最小病变分别为1.2 mm,1.4 mm,最大病变分别为89.5 mm,100.6 mm,平均大小分别为14.46 mm,14.89 mm。两种方法测量结果差值平均为0.44 mm。利用一致性检验方法统计显示为一般一致性(Kappa系数为0.305)。阴性切缘用旧方法和新方法分别显示切缘距离最短0.2 mm和0.3 mm,最长11.5 mm和20.8 mm,平均距离分别为2.42 mm和2.79 mm,两种方法测量结果的差值平均为0.30 mm。一致性检验方法统计显示为中等一致性(Kappa系数0.541)。新方法和旧方法绘图时间最短分别需5 min,11 min,最长35 min,65 min,平均时间15.18 min,28.20 min。采用新方法较采用传统的计算方法手工画图平均节省时间10.83 min。结论:利用新的ESD测量及画图软件,能够达到和传统手工测量一样的精确度,并且操作更加简便,可以大大节省报告处理的时间,特别适用于对大标本以及复杂病变的测量及画图工作。; 王春宝王亚健常红云崔磊武卓越任牡丹隋燕霞; 关键词：内镜下黏膜切除术病理诊断

基于双路径特征融合的结肠组织病理腺体分割方法被引量：1: 2021年; 结肠腺癌是一种严重危害人们生命健康的常见癌症,作为癌症检测与诊断的关键环节,腺体分割在结肠腺癌计算机辅助诊断研究中至关重要。针对结肠组织病理图像中腺体分割存在不同癌变水平腺体外观差异大,单一模型难以同时实现对良性、恶性腺体的高精度和高形状相似性分割的问题,设计了一种基于双路径特征融合结肠组织病理图像腺体分割网络。该网络利用带注意力的上下文特征提取路径和空间特征提取路径,获得较大的感受野和空间信息,增强网络对腺体形态学特征的学习能力,最终提升了腺体自动分割的性能。在Warwick-QU数据集上进行实验,与目前流行的分割算法对比,该文算法在不同类型测试集上的Dice系数、F1得分和Hausdorff距离均取得较好的性能,模型泛化性较强,具有重要的应用前景。; 王红玉张墺琦卜起荣崔磊冯筠

基于卷积神经网络的肺野分割和肺炎筛查被引量：2: 2022年; 由于X光胸片影像受到各类组织阴影及病灶的影响,目前肺野分割算法的结果往往存在空洞或者边缘不光滑等问题。针对此类问题,该文提出了一种基于多尺度卷积和特征金字塔的肺野分割网络,此网络利用多尺度卷积模块和多尺度特征融合模块提取和融合多尺度特征,在JSRT数据集上PA和Dice指标分别达到98.76%和97.94%,在Montgomery数据集上PA和Dice指标分别达到了98.96%和97.85%。该文将肺野分割网络进一步应用到肺炎筛查任务中,提出了一种基于肺野分割的数据增强方法,该方法通过分别“擦除”左右肺部的随机区域增加了样本的多样性,从而提高了肺炎分类任务的准确率。实验表明,这种数据增强方法可以将新冠肺炎检出率至少提高2.2%。; 武卓越田雪琴侯潇芮崔磊田雪叶王文晶; 关键词：多尺度融合

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崔磊

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