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显微镜下的组织型态变化在临床诊断上往往具有非常重要的特征及意义,对于许多会引起组织病变
的疾病,往往医师需要以组织切片或细针抽取的手法来观察组织层次甚至细胞层次的病变程度,而细胞
核的影像在高倍率下的显微影像下才能详细观察。高倍率(1000X)的细胞型态往往与病变直接相关,尤其
细胞核的特征变化明显代表癌症的发生
对高倍率的显微组织影像建立一细胞核型态分类系统,用于判断癌症细胞核与正常细胞核的差异,
并探讨所使用的影像特征参数的分布范围。所发展的演算法对高倍率甲状腺结节临床之切片影像进行分割与特征量化,
以Coarse-to-fine 的方式,自动化的分割出正确的细胞核影像;并针对各个分割后所产生之细胞核影像,
以色调平均值参数来分析切片影像中细胞核于色板上的特征,以细胞核面积平均值来分析良性及恶性细胞之细胞核大小差异,
以能量值、乱度值、规律性及统计矩等参数分析细胞核之灰阶值分布及纹理特性;
其后,将特征参数应用统计中之区别分析的方法建立区别规则,完成切片组织细胞核之影像特征分析及分类判断。
结果显示系统能非常有效的判别组织病变,而本研究的演算法则可以适用于各类以H&E stain 的显微组织影像,
将能降低临床病理的组织切片检查所需的大量的切片观察与筛检工作的负担,也能降低人为误判率
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