【摘 要】
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目的:利用语义分割算法为基础的全监督深度学习模型,通过对苏木精-伊红染色（Hematoxylin-Eosin,HE）下胃组织良恶性病变病理图像人工标注区域的分割和训练,初步建立胃组织良恶性病变病理辅助诊断模型。方法:（1）收集石河子大学医学院第一附属医院病理科已确诊且经二次复核的600例HE染色胃粘膜活检组织病理切片,包括200例（33.3%）胃炎、160例（26.6%）胃低级别上皮内瘤变（Low
【基金项目】
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《人工智能辅助上消化道早癌病理诊断系统研发》（新疆生产建设兵团科技攻关项目:NO.2018AB033）；
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目的:利用语义分割算法为基础的全监督深度学习模型,通过对苏木精-伊红染色（Hematoxylin-Eosin,HE）下胃组织良恶性病变病理图像人工标注区域的分割和训练,初步建立胃组织良恶性病变病理辅助诊断模型。方法:（1）收集石河子大学医学院第一附属医院病理科已确诊且经二次复核的600例HE染色胃粘膜活检组织病理切片,包括200例（33.3%）胃炎、160例（26.6%）胃低级别上皮内瘤变（Low-Gr ade Intraepithelial Neoplasia,LGIN）、40例（6.7%）胃高级别上皮内瘤变（High-Grade Intraepithel ial Neoplasia,HGIN）和200例（33.3%）胃癌（Gastric Carcinoma,GC）。（2）采用数字病理切片扫描仪对筛选出的450例符合后续实验要求的切片进行扫描,其中330例数字化病理图像（每例选择一张高质量的图像,包括胃炎115张、LGIN 80张、HGIN 21张和胃癌114张）作为训练集进行胃部各组织轮廓的标注,包括形成十一个病理组织标签（包括胃炎-粘膜上皮、LGIN-粘膜上皮、HG IN-粘膜上皮、胃炎-腺体、LGIN-腺体、HGIN-腺体、癌区、肠化腺体、粘膜肌、淋巴组织、间质及其它）,120例数字化病理图像（每例选择一张高质量的图像,包括胃炎40张、LGIN30张、HGIN10张和胃癌40张）作为测试集。（3）对标注后胃炎、LGIN和HGIN的腺体和粘膜上皮标签进行形态学参数特征指标提取,利用SPSS软件进行统计和分析。（4）利用Deeplabe-V3、PSPNet、HRNet网络模型算法对训练集中的胃数字化病理图像进行预处理和语义分割。（5）根据语义分割指标选择最优网络模型算法和结合图像识别策略,对120张测试集首先进行胃癌与非胃癌的分类识别,筛选出胃癌图像;其次将筛选后的非胃癌图像进行胃炎与上皮内瘤变的分类识别,筛选出上皮内瘤变图像;最后将筛选出的上皮内瘤变图像进行LGIN与HGIN的分类识别。结果:（1）建立胃组织良恶性病变中不同组织类型区域的标签共62782个（包括胃炎-腺体38459个、LGIN-腺体5511个、HGIN-腺体512个、肠化腺体1146个、粘膜肌71个、淋巴组织50个、胃炎-粘膜上皮4413个、LGIN-粘膜上皮2635个、HGIN-粘膜上皮252个、癌5379个、间质及其它4354个）。（2）形态学参数特征分析和统计表明:胃炎、LGIN和HGIN的腺体和粘膜上皮在极向、离心率、凸包内像素点总数、区域和外接框之间填充的像素点总数、区域内强度平均值、区域面积相同的圆的直径、区域面积、边界外接框面积的比率等形态学参数特征存在明显统计学差异（P<0.05）。（3）根据语义分割算法的指标和制定的图像识别策略,PSPNet网络模型算法对所有图像中胃癌与非胃癌分类的准确率为87.5%、精确率为72.7%、灵敏度为100%、特异度为81.3%;HRNet网络模型算法对胃炎与上皮内瘤变分类图像的准确率为83.75%、精确率为93.54%、灵敏度为72.5%、特异度为95%;HRNet网络模型算法对LGIN与HGIN图像分类的准确率为65%、精确率为28.57%、灵敏度为60%、特异度为62.8%。结论:（1）利用语义分割算法提取的形态学参数特征能够作为区分胃炎、LGIN和HGIN粘膜上皮和腺体的形态学指标。（2）PSPNet和HRNet网络模型算法结合图像识别策略能够对胃组织良恶性病变的病变区域进行初步分类和识别。
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