基于颜色矩阵映射的细胞图像核、浆提取方法研究

目的 使用一种有别于传统的直接将彩图转换为灰度图进行分割的方法,用于细胞图像预处理.方法 使用颜色矩阵映射法提取细胞图像核、浆.结果 根据细胞核、浆的取值范围来映射彩色图像的颜色矩阵,直接取得细胞核、浆.结论 采用颜色矩阵映射法处理之后,得到的图像颜色对比较明显,背景平坦,能够较好地保留细胞形态,对后期细胞分割提供了更准确、有效的信息.

绒毛膜癌的护理体会

绒毛膜癌简称绒癌,是一种高度恶性的肿瘤,分为妊娠性绒癌和非妊娠性绒癌.2007年2月～2012年10月收治绒癌患者12例,主要采用化疗,手术辅助的治疗方法,经过准确治疗和精心护理,效果基本满意.现将体会总结如下.诊断产后、流产后,尤其是葡萄胎后,阴道持续不规则出血.子宫复旧不良,较大且软.血或尿hCG测定持续阳性,B超检查见恶性滋养细胞图像.如果发生转移,X线胸片上见片状阴影,或CT发现脑部占位性病变.在送检的子宫肌层或子宫外转移灶的组织切片中仅见成片滋养细胞及坏死出血,未见绒毛结构者方可诊断为绒癌.

细胞图像光度学计量对鉴别诊断小细胞型乳腺癌的价值研究

目的:探讨小细胞型乳腺癌针吸细胞图像的光度学特征及与乳腺良性病变之间的量化差异和鉴别价值.方法:用MPIAS-500多媒体病理细胞图像分析仪,对22例小细胞型乳腺癌的针吸细胞分胞体、胞核和胞浆三大结构进行了细胞图像光密度值9项指标的计量研究,并以20例乳腺良性病变做对照.结果:在9项指标中小细胞型乳腺癌有6项指标与乳腺良性病变差异非常显著(P＜0.01),其中胞体1项,胞核2项,胞浆3项;有3项指标差异显著(p<0.05).结论:利用细胞图像分析仪对小细胞型乳腺癌进行光度学分析,其多参数的光密度指标对协助针吸细胞学鉴别诊断小细胞型乳腺癌有重要参考价值.

显微CT在口腔种植研究领域中的应用

空间分辨率达到1～10 μm的医学CT称为显微CT(micro CT),与之对应的是肉眼分辨水平的CT,称为宏观CT.细胞直径平均为10～50 μm,而细胞器约为0.2～1 μm.所以,micro CT是"能看见组织和细胞图像的CT".由于普通CT无法满足科学研究对分辨率的苛刻要求,学术界开始研发micro CT.其主要构造由六部分组成(图1).micro CT与普通CT不同之处是采用微焦点线球管.

一种易于实现的适于细胞图像连通区域的标记算法

目的:为了实现简化细胞图像连通区域标记算法,本研究结合当前的应用情况提出了一种基于递归技术并适合于细胞图像目标区域的标记算法,探讨了其应用于白细胞计数的可能性.方法:常规瑞氏染色光镜下人工计数白细胞;应用计算机和CCD相机采集血涂片细胞图像,细胞标记递归算法进行细胞图像处理并计数白细胞.结果:此算法只需要一次扫描就可完成标记过程,因此算法的实现比经典的像素标记算法大大简化.应用该算法对19份血涂片样本进行标记,取得了较为满意的效果.本文还对区域标记时应注意的问题进行了讨论.结论:本研究应用递归过程建立的细胞图像连通区域的标记算法,适于在尚不发达地区实现白细胞计数的计算机化,也为应用计算机进行医学形态学研究提供了思路.

胆囊良恶性病变的细胞图像计算机分析及其临床意义

目的了解胆囊息肉、腺瘤、胆囊壁结节状增厚伴腺上皮异型增生和胆囊腺癌的细胞图像计算机分析的临床意义.方法应用多媒体病理彩色图文分析系统,对76例胆囊良、恶性病变标本,就细胞质面积、细胞核面积、核质比、核形状因子、N-异型指数进行数据采集,计算均值、标准差、方差、标准误、大值、小值的参数并统计处理.结果对胆囊息肉、腺瘤、胆囊壁结节状增厚伴腺上皮异型增生、胆囊腺癌所测的5项数据显示,胆囊息肉与胆囊腺癌相比较有非常显著性差异(P＜0.01);胆囊腺瘤和胆囊壁结节状增厚伴腺上皮异型增生与胆囊腺癌相比较无显著性差异(P＞0.05).细胞图像计算机分析为胆囊良、恶性病变的病理诊断及其异型增生程度的判断提供了量化值.结论胆囊腺瘤和胆囊壁结节状增厚伴腺上皮异型增生是典型的癌前病变.

凋亡抑制蛋白Survivin在乳腺癌中表达及其意义

探讨凋亡抑制蛋白Survivin在乳腺良、恶性肿瘤中的表达及其意义.方法:采用免疫组化(SP法)和细胞图像分析技术.结果:Survivin在乳腺良、恶性肿瘤中的阳性率分别为23.0%(3/13)、84.6%(77/91).乳腺癌中Survivin的阳性率和表达强度高于乳腺良性肿瘤.乳腺癌中Survivin的表达与患者年龄、月经状态、肿瘤大小、分期、病理类型以及雌孕激素受体状态无关,与淋巴结转移有关,有淋巴结转移的患者Survivin表达强度高于无淋巴结转移的患者.结论:Survvin参与了乳腺癌的发生和发展.

基于BP神经网络的细胞图像跟踪算法研究

目的 在改善在细胞的追踪过程中由于遇到的细胞重叠、分裂、融合、消失等现象而导致的追踪失败问题.方法 采用基于BP神经网络的细胞图像跟踪算法,该算法结合了BP神经网络对的特定细胞图像的边缘检测和动态局部预测算法DLP完成了给定细胞图像的跟踪.结果 采用论文算法完成单细胞检测和跟踪.结论 实验证明论文研究方法能够改善跟踪效果,达到细胞图像跟踪的目标.

乳腺癌针吸细胞图像光度学计量研究

目的探讨乳腺癌针吸细胞图像光度学及与乳腺良性病变的量化差异和鉴别价值.方法用MPIAS-500多媒体细胞图像分析仪,对50例乳腺癌分胞体、胞核、胞浆三大结构进行了细胞图像光密度值12项指标的计量研究,并以30例乳腺良性病变做对照.结果在12项指标中有10项指标乳腺癌与乳腺良性病变有非常显著性差异(P<0.01),其中胞体及胞核分别有3项;胞浆有4项.特异度有5项指标≥80%(1项为100%);灵敏度有7项指标≥80%(2项为100%),且特异性强,灵敏度高的参数主要分布在细胞核和细胞浆中.结论利用细胞图像分析仪对乳腺癌进行光度学分析,其多参数的光密度指标具有科学性和可信性及可比性,对乳腺癌与乳腺良性病变的鉴别诊断有重要参考价值.

细胞图像的斑点缝隙噪声消除方法研究