计算机辅助肺癌细胞病理诊断的初步研究
张缨1
汪栋2
叶玉坤2
高阳3
赵波3
朱亮3
郭晓文3
1.解放军八一医院病理科,南京,2100022.解放军八一医院全军肿瘤中心胸心外科,2100023.南京大学计算机科学技术系软件新技术国家重点实验室,210008
摘要：目的:运用强化学习、多分类器集成、降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作"智能化肺癌细胞病理图像诊断系统".方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来;运用基于B样条和改进deBoor-Cox方法对重叠细胞进行分离和重构;提取40个细胞特征用于贝叶斯、支持向量机、K紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果;建立肺癌细胞病理图库,运用基于LDA等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类.结果:"智能化肺癌细胞病理诊断系统"应用于临床随机1 200例肺部病灶穿刺细胞学涂片,肺癌识别诊断率94.80%,假阳性率1.85%,假阴性率3.35%,肺癌分类识别率82.90%,核异型细胞识别率74.20%.结论:"智能化肺癌早期细胞病理诊断系统"对癌细胞涂片诊断率高,克服了肺癌细胞病理诊断过程中取检细胞数量少,重叠细胞识别率低,涂片背景及染色差异等干扰因素,可辅助临床肺部病灶的穿刺细胞病理诊断.
关键词：肺癌细胞病理诊断分类器强化学习重构降维方法
分类号：R734.2(呼吸系肿瘤)
资助基金：科技攻关计划重点项目(2001BA703811)国家科技攻关计划(BE2006011)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 611-614 )
英文信息