【摘 要】
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胰腺是人体内唯一兼具内、外分泌功能的重要器官,胰腺癌是一种消化道恶性肿瘤,大约90%为起源于腺管上皮的导管腺癌,其早期确诊率低、手术死亡率高,而且治愈率很低,5年生存率小于10%,是预后最差的恶性肿瘤之一。在胰腺肿瘤诊疗中,病理学研究起着至关重要的作用。随着全载玻片成像扫描（Whole Slide Imaging,WSI）技术的发展,在此基础上产生的病理切片可以将肿瘤及其周围组织完整地呈现在一张切
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胰腺是人体内唯一兼具内、外分泌功能的重要器官,胰腺癌是一种消化道恶性肿瘤,大约90%为起源于腺管上皮的导管腺癌,其早期确诊率低、手术死亡率高,而且治愈率很低,5年生存率小于10%,是预后最差的恶性肿瘤之一。在胰腺肿瘤诊疗中,病理学研究起着至关重要的作用。随着全载玻片成像扫描（Whole Slide Imaging,WSI）技术的发展,在此基础上产生的病理切片可以将肿瘤及其周围组织完整地呈现在一张切片上面。实现胰腺病理图像中肿瘤细胞、血管、神经、胰岛和导管5种组织成分的分割,对于实现胰腺癌的精准诊疗具有重大意义。（1）本文提出了一种基于选择多尺度注意力的胰腺病理图像中多种成分的分割网络（Selected Multi-Scale Attention Network,SMANet）。为了减少胰岛和导管等小的组织由于下采样次数过多导致漏分的问题,设计原图信息融合单元（Original-Feature Fusion Unit,OFU）,用于在特征图池化之后补充原图信息,减少信息的丢失。为了改善肿瘤细胞、血管和神经等大目标的内部区域漏分、错分现象,在编码器和解码器中间添加选择多尺度注意力（Selected Multi-Scale Attention,SMA）模块,增强有效信息,抑制冗余信息,并提取不同尺度的信息对特征图施加通道和空间注意力。（2）本文提出了一种基于改进SMANet的双阶段分割方法（Two-Stage SMANet,T-SMANet）。为了进一步提升胰腺病理图像中多种成分的分割精度,将复杂的多类分割任务分成两个阶段完成,第一阶段只分割出前景和背景,第二阶段将前景细分为5种组织成分。在第一阶段,首先采用SMANet得到初始二类分割结果,接着利用误差预测网络预测出初始二类分割结果与金标准的误差,用来修正初始二类分割结果。在第二阶段,将修正后的二类分割结果与原输入图像在通道维度进行合并输入SMANet,得到多类分割结果。本文的数据来自海军军医大学附属长海医院病理科,对患有胰腺癌的病人进行术前新辅助治疗,并将他们手术后切除的胰腺标本取材,制作成为病理切片,从32张病理切片中总共裁取329张图像制作成为本文的分割数据集。SMANet与T-SMANet两种方法在平均Dice系数、平均交并比和整体准确率上分别达到了 81.42%、71.86%、96.80%和83.74%、75.25%、97.59%,结果表明本文提出的两种分割方法均能较好地实现胰腺病理图像中多种成分的分割。
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