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高光谱显微成像技术在头颈部鳞状细胞癌自动检测中的应用( Hyperspectral Microscopic Imaging for Automatic Detection of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma Using Histologic Image and Machine Learning )
L Ma M Halicek X Zhou JD Dormer B Fei
本研究的目的是发展高光谱成像(HSI)用于组织学玻片上头颈部癌细胞的自动检测。本研究开发了一个紧凑的高光谱显微系统。应用该系统对15例喉和下咽部鳞状细胞癌(SCC)患者的组织学切片进行成像。提出的基于主成分分析(PCA)的核分割方法可以在不提取其他亚细胞成分的情况下提取高光谱图像中的大部分核。基于光谱的支持向量机(SVM)和基于块的卷积神经网络(CNN)用于核分类。利用高光谱图像和提取核的伪RGB图像对CNNs进行训练，以评估高光谱图像提供的额外信息的有效性。基于光谱的支持向量机分类的平均准确率为68%。基于HSI片的CNN分类的平均AUC和平均准确率分别为0.94和82.4%。高光谱显微成像和分类方法为病理学家在组织学切片上检测SCC提供了一种自动化工具。
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