【摘 要】
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结直肠癌是全球排名第三的最常见癌症,同时也是全球第二大致死性癌症。利用结直肠癌病理图像探索肿瘤微环境中新型生物标志物,对预后具有显著的临床价值。随着人工智能技术的进步,利用深度学习技术辅助数字病理图像分析及深入挖掘生物标志物已成为研究热点。本研究主要关注以下三个问题:（1）数字病理图像具有高分辨率和大尺度特点,仅依靠人工勾画研究肿瘤微环境耗费大量时间和精力;（2）病理图像标注过程耗时且需要一定的病
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结直肠癌是全球排名第三的最常见癌症,同时也是全球第二大致死性癌症。利用结直肠癌病理图像探索肿瘤微环境中新型生物标志物,对预后具有显著的临床价值。随着人工智能技术的进步,利用深度学习技术辅助数字病理图像分析及深入挖掘生物标志物已成为研究热点。本研究主要关注以下三个问题:（1）数字病理图像具有高分辨率和大尺度特点,仅依靠人工勾画研究肿瘤微环境耗费大量时间和精力;（2）病理图像标注过程耗时且需要一定的病理学知识和经验。而深度学习需要高质量数据,目前尚缺乏统一标准来评估数字病理图像的质量,不同医院和设备产生的病理图像差异较大;（3）结直肠癌肿瘤微环境的复杂性使得细胞间关系错综复杂,难以全面理解。针对上述问题,本研究主要聚焦于结直肠癌免疫组化病理图像进行全自动组织分割、细胞核分割以及病理图中肿瘤微环境内新生物标志物预后研究。主要研究内容包括:（1）采用深度学习VGG-19模型实现自动化组织粗分割,得到肿瘤区域;（2）提出一种无监督算法对肿瘤区域内的细胞核进行预分割,然后进行人工标注,从而为深度学习Hover-Net模型训练提供金标准,大幅降低标注成本。并采用深度学习VGG-19风格迁移进行数据增强,以提高模型在不同中心的泛化能力;（3）根据细胞核分割结果,利用Morisita-Horn生态指数（Mor-index）量化肿瘤微环境中免疫细胞与肿瘤细胞的空间关系,并对该指数进行临床预后分析。
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