【摘 要】
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目的:组织切片在组织学与病理学的研究中具有十分重要的作用,通过切片可以观察细胞、组织的形态结构,判断细胞组织的形态变化。在临床上,切片也能够反映出组织细胞的多方面、多层次的信息,让病理学的诊断更加科学。但是组织切片的制作难度大,环节多,在制作的环节中难免使切片产生破损,导致切片无法使用,影响后续试验的研究。本研究的目的旨在对破损的切片图像上的破损区域进行自动识别分割,进而利用连续切片中的相邻图片信
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目的:组织切片在组织学与病理学的研究中具有十分重要的作用,通过切片可以观察细胞、组织的形态结构,判断细胞组织的形态变化。在临床上,切片也能够反映出组织细胞的多方面、多层次的信息,让病理学的诊断更加科学。但是组织切片的制作难度大,环节多,在制作的环节中难免使切片产生破损,导致切片无法使用,影响后续试验的研究。本研究的目的旨在对破损的切片图像上的破损区域进行自动识别分割,进而利用连续切片中的相邻图片信息对破损区域进行修复。研究方法:本研究选用三种小鼠肾脏连续切片图像,分别为小鼠出生后7天（N7）数据集803张图片,胚胎17天（E17）数据集701张图片和出生后5天（N5）数据集413张图片。本实验采用了两阶段的基于双路网络及注意力的深度学习网络。将图像分割的功能嵌入到修复网络中,让网络可以在第一阶段中自动识别出破损区域并在第二阶段指导网络精确修复破损区域;引入Transformer到图像修复领域,利用自注意力机制提取全局特征及门卷积对未破损区域重点提取特征,并通过连续切片中的相邻图片为修复提供额外的组织结构特征,最终保证图片结果的准确性。实验在N7数据集上训练测试后,在E17与N5数据集上对模型泛化能力进行测试。结果:本研究将N7数据集按照6:2:2的比例分为训练集,验证集与测试集。在破损区域的的识别分割上,我们的模型表现良好,最终结果dice达到0.9927,精确性达到0.9995,召回率达到0.9996,特异性达到0.9994,IoU达到0.9990。对破损区域的修复上,FSIM达到0.9478,MS-SSIM达到0.9592,PSNR达到29.7903,VIF达到0.8543,FID达到25.2252。结论:本研究设计了一个基于双路网络及连续感知Transformer的自动修复网络以实现自动识别检测破损区域的位置并将其修复的目标。利用连续感知Transformer同时在破损图像与相邻图像提取特征,使得网络即使在修复破损区域很大的图片时依然取得较好结果。本实验的自动修复网络无需输入图像中破损区域的mask,可以有效减少人工标注破损位置的工作量,提高了修复的效率与准确性,更加有助于基础肾脏学的研究。
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