【摘 要】
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目的:小鼠肾脏切片图像用于组织学研究中的三维重建。3D重建微结构相较于传统断层图像可以提供更多的空间信息,同时帮助我们了解病例生理学机制。连续切片的组织学成像方法提供了具有丰富染色体信息的核酸/蛋白质标记信息的超高分辨率图像,这是OPT或小动物MRI无法提供的。因此,对切片图像的处理一直是组织学研究中的主流程序。研究方法:在本研究中,选取了小鼠肾脏连续切片图像,包括N7,N5,胚龄17天E17的数
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目的:小鼠肾脏切片图像用于组织学研究中的三维重建。3D重建微结构相较于传统断层图像可以提供更多的空间信息,同时帮助我们了解病例生理学机制。连续切片的组织学成像方法提供了具有丰富染色体信息的核酸/蛋白质标记信息的超高分辨率图像,这是OPT或小动物MRI无法提供的。因此,对切片图像的处理一直是组织学研究中的主流程序。研究方法:在本研究中,选取了小鼠肾脏连续切片图像,包括N7,N5,胚龄17天E17的数据集。我们提出了一种新的连续上下文感知生成对抗性修复网络（CCPGAN）,在对肾小球目标检测前,用于对部分破损图像进行修复。网络并行输入破损图像及其相邻图像,从中学习语义信息,能够最大程度地恢复受损部分,并有了定性和定量的评价结果,可以稳健地修复任何大小和位置的破坏。然后,基于Faster R-CNN添加了多尺度的特征提取机制,能够更加准确的提取特征区域框,从而提高不同发育阶段的肾小球的目标检测工作。结果:本研究对多个数据集进行训练和测试,并且与多个修复模型的性能进行比较,定性比较和定量比较表明,我们的方法可以重建破损区域,获得理想的结构内容和视觉效果,保持全局和局部的一致性以及生成正确的对象。在N7数据集上MSSSIM指标分别在小中大破损上达到0.9923（1.50%）,0.8897（21.45%）,0.5574（52.54%）,LPIPS指标分别在小中大破损上达到0.0122（15.54%）,0.1657（19.94%）,0.3126（46.43%）。N5数据集也达到了相似的结果。改进后的Faster R-CNN模型在测试集上四期分类召回率均值达到0.932,精确性为0.942,m AP为0.80.结论:在本研究中,我们提出了一种新的连续上下文感知生成对抗网络CCPGAN。引入双路径输入深度学习网络,它可以检测组织学结构,学习来自破损图像周围及其邻近图像的特征。对于医学图像分析,修复内容的准确性比与视觉效果一致性更重要。在肾小球目标检测阶段,添加多尺度的目标检测网络,更有效的利用了各个层级的特征,是的检测结果有所提高。与此同时,自动检测提高了工作效率,有助于肾脏发育的研究。
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