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高倍率(1000X)的細胞型態(tài)高清晰
檢測顯微鏡
顯微鏡下的組織型態(tài)變化在臨床診斷上往往具有非常重要的特征及意義,對于許多會引起組織病變
的疾病,往往醫(yī)師需要以組織切片或細針抽取的手法來觀察組織層次甚至細胞層次的病變程度,而細胞
核的影像在高倍率下的顯微影像下才能詳細觀察。高倍率(1000X)的細胞型態(tài)往往與病變直接相關,尤其
細胞核的特征變化明顯代表癌癥的發(fā)生
對高倍率的顯微組織影像建立一細胞核型態(tài)分類系統(tǒng),用于判斷癌癥細胞核與正常細胞核的差異,
并探討所使用的影像特征參數的分布范圍。所發(fā)展的演算法對高倍率甲狀腺結節(jié)臨床之切片影像進行分割與特征量化,
以Coarse-to-fine 的方式,自動化的分割出正確的細胞核影像;并針對各個分割后所產生之細胞核影像,
以色調平均值參數來分析切片影像中細胞核于色板上的特征,以細胞核面積平均值來分析良性及惡性細胞之細胞核大小差異,
以能量值、亂度值、規(guī)律性及統(tǒng)計矩等參數分析細胞核之灰階值分布及紋理特性;
其后,將特征參數應用統(tǒng)計中之區(qū)別分析的方法建立區(qū)別規(guī)則,完成切片組織細胞核之影像特征分析及分類判斷。
結果顯示系統(tǒng)能非常有效的判別組織病變,而本研究的演算法則可以適用于各類以H&E stain 的顯微組織影像,
將能降低臨床病理的組織切片檢查所需的大量的切片觀察與篩檢工作的負擔,也能降低人為誤判率
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