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红外与激光工程 2024年第09期 1-25页

作者：穆廷魁阿卜杜萨拉木·图尼亚孜秦斌程妍西安交通大学物理学院教育部物质非平衡合成与调控重点实验室西安交通大学第二附属医院消化内科

散射光谱术(Light Scattering Spectroscopy, LSS)是一种无创的光学检测方法，能够在细胞和亚细胞层面识别并表征早期癌变及其他人体组织变化。LSS技术通过捕获上皮细胞的单次散射光，并应用Mie散射理论推断细胞核的形状、尺寸和折射率... 详细信息

散射光谱术(Light Scattering Spectroscopy, LSS)是一种无创的光学检测方法，能够在细胞和亚细胞层面识别并表征早期癌变及其他人体组织变化。LSS技术通过捕获上皮细胞的单次散射光，并应用Mie散射理论推断细胞核的形状、尺寸和折射率等关键参数，从而利用这些信息进行疾病诊断。然而，将LSS技术应用于人体组织时，如何有效消除底层组织引起的漫散射光对单次散射光的干扰，仍是一个技术挑战。为应对这一挑战，研究者引入了空间门控和偏振门控等先进技术，通过利用光子的特定属性变化，实现单次散射光与背景漫散射光的有效区分和分离。经过20年的技术演进，基于这些门控技术的新型LSS系统不断涌现，并在早期癌症检测领域取得了显著成果。这些成果不仅凸显了LSS技术在早期癌症检测中的巨大潜力，还强调了其进一步研究和推广的必要性。综述全面回顾了LSS技术在早期癌症检测中的原理、单次散射光的捕获方法和系统设计，深入探讨了其历史发展、当前研究状态及最新进展。文章还讨论了LSS技术目前面临的一些关键挑战，并展望了未来的研究方向。该综述不仅使读者可以快速了解该领域的研究现状和发展趋势，也为LSS技术的进一步应用和推广提供了坚实的理论支持。

关键词：散射光谱早癌检测偏振光谱调制 Mie散射

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基于图像特征融合的早期胃癌智能检测算法研究

基于图像特征融合的早期胃癌智能检测算法研究

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作者：李心怡重庆大学

学位级别：硕士

胃癌在全球的发病率和死亡率位于恶性肿瘤的前列,在我国是消化道中发病率最高的恶性肿瘤,致死率位于前三,进展期胃癌治愈率较低,因此早期胃癌的检测至关重要。随着深度学习在医学图像领域的广泛应用,利用计算机检测技术进行辅助诊断,可... 详细信息

胃癌在全球的发病率和死亡率位于恶性肿瘤的前列,在我国是消化道中发病率最高的恶性肿瘤,致死率位于前三,进展期胃癌治愈率较低,因此早期胃癌的检测至关重要。随着深度学习在医学图像领域的广泛应用,利用计算机检测技术进行辅助诊断,可有效改善因医生个体差异导致的诊断结果偏差。本文基于胃镜镜检环境下的早期胃癌病灶特征,对早期胃癌智能检测算法展开研究,具体工作包括:考虑到早期胃癌病灶特征形态多样化且其数据集较为缺乏的难点,采用几何光度形变对早癌图像进行增强处理,并提出一种噪声-滤波图像增广方法,使得在保留原有目标特征的基础上有效实现数据集扩增功能。为解决胃镜灯光造成的高光干扰问题,对胃镜图像中的高光部分进行修复处理,从而减少外部因素对早癌特征的影响。针对早期胃癌各异性引起的特征描述困难问题,提出从浅层特征和深度特征两方面获取早期胃癌特征集。在浅层特征提取方面,采用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)算法突出边缘梯度特征变化。在深度特征提取方面,为了获取丰富的特征信息,提出一种嵌入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)的早期胃癌特征提取网络,并通过注意力可视化验证了该网络对癌变区域的自适应突出性能。为了促进早期胃癌特征集深入融合表达,提出一种浅层HOG梯度特征与深度注意力路径聚合的早癌特征融合网络。其中,深度注意力路径聚合中嵌入Transfomer编码器和CBAM注意力,以使得融合后的特征图早癌语义空间信息更加饱满。经融合的特征图获取后,采用检测头部网络对目标预测框进行筛选以得到检测结果。至此,基于特征提取、特征融合和检测头部的信息融合,设计了胃镜镜检下的早期胃癌智能检测算法(Early Gastric Cancer Detection Algorithm,EGCD)。实验结果表明,本文所提的EGCD算法平均检测精度提升了2.25%,并在早期胃癌检测的漏诊率和误诊率方面均有改善。同时,通过消融实验验证了特征提取和特征融合设计的有效性。依据早期胃癌镜检需求,设计开发了胃镜镜检辅助诊断系统,为医生镜检诊断提供参考。

关键词：早期胃癌数据增强注意力机制特征融合早癌检测

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