计算机图像分析系统

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2．图像分析测试不等于体视学测试 设计，注意测试误差
样品测试只是体视学获取二维截面图像信息的 一种手段，如果数据测试抽样方法不对、样本 量不足或不符合计算三维体视学参数的公式条 件等，即便是用计算机图像分析仪进行测试其 结果仍然是不可信的。
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3．注意测试样本的代表性
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积分灰度
即所测结构范围内各像素灰度之和。反映所测 结构的灰度与面积的综合变化。
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光密度（吸光度）（OD） 光密度（吸光度）（OD）
指光线通过溶液或某物质前的入射光强度与该光 线通过溶液或物质后的透射光强度比值的对数。 OD值越大，则光线被吸收程度愈大，溶液或物质 OD值 的颜色越深，溶质含量越高；反之OD值 的颜色越深，溶质含量越高；反之OD值越小，则 光线被吸收程度愈小，溶液或物质中颜色越浅， 溶质含量越低。 免疫组化常用底物是DAB（棕黄色），其OD值反 免疫组化常用底物是DAB（棕黄色），其OD值反 映颜色的深浅（DAB 沉积量）, 映颜色的深浅（DAB 沉积量）, 即反映了目标抗 原的量。
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二、计算机图像分析系统
是定量病理学测试和分析的重要工具。本质上 是计算机功能在图像分析方面的扩充。 由硬件和软件构成。硬件决定了输入、显示、 图像质量和计算机速度；软件决定了图像处理 和分析功能。
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硬 件 部 分
由图像输入系统、图像卡、计算机、监视器和 打印机等构成。 图像输入系统包括显微镜、摄像机、扫描仪和 数码相机等。 摄像机、数码相机与显微镜相连，将显微图像 以视频信号或数字信号输入图像卡，扫描仪则 用于将图片上的信息以数字信号的形式输入计 算机。
计算机图像分析方法和应用 简 介
徐州医学院病理学教研室 2007年 2007年6月
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一、基本概念
定性分析：用肉眼、显微镜、电镜等手段观察 定性分析：用肉眼、显微镜、电镜等手段观察 图像结构后对图像的结构特点和含意作出描述、 分析、推理和判断。 病理学图像的定性分析：用显微镜观察涂片、 病理学图像的定性分析：用显微镜观察涂片、 印片、刷片和切片细胞、组织的结构，并对其 病理生物学意义作出分析、推理和判断。 定量分析：用量化的方法以数字表达形式对图 定量分析：用量化的方法以数字表达形式对图 像中各种结构信息定量描述，在此基础上对图 像含意作出定量分析、推理、判断和概括。
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（五）在肿瘤免疫组化和分子病理学 研究方面
大肠上皮组织中P53mRNA表达量很弱，明显低于 大肠上皮组织中P53mRNA表达量很弱，明显低于 大肠癌组织，随Duke分期的发展P53mRNA表达逐 大肠癌组织，随Duke分期的发展P53mRNA表达逐 渐增高，Duke D期P53mRNA表达相当显著。 渐增高，Duke D期P53mRNA表达相当显著。 大肠粘膜、腺瘤和腺癌的P53蛋白表达依次递增， 大肠粘膜、腺瘤和腺癌的P53蛋白表达依次递增， 并随着大肠腺瘤不典型增生程度的加重及瘤体的 增大而增高； P53表达量在DNA异倍体大肠腺瘤 P53表达量在DNA异倍体大肠腺瘤 中显著高于DNA二倍体大肠腺瘤。 中显著高于DNA二倍体大肠腺瘤。
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三维参数
即体视学参数（密度类参数、形状类参数、尺 寸类参数、分布类参数和其它一些参数）。
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2．光度学参数
包括灰度、光密度（吸光度）、图像纹理和色 度学参数。
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灰度
是定量描述灰度图像上粒子颜色深浅（浓淡度） 程度的参数。以整数值表示像素的浓淡信息， 所得的具体值为灰度值（灰度级）。 所得的具体值为灰度值（灰度级）。 包含了由白－灰－黑三色之间的一系列变化过 程。在用灰度值表达图像灰度时，有以0 程。在用灰度值表达图像灰度时，有以0为白， 最大值为黑的灰度设定方法；也有以0 最大值为黑的灰度设定方法；也有以0为黑，最 大值为白的表示方法。在进行灰度分析时，注 意灰度的设定方法，把握灰度值变化的意义。
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图像分割
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2）图形修饰
分割后形成的图形常常不能直接用于测量，因 为分割出来的图形存在各种缺陷，需要经过处 理：去除毛疵、填充微小空洞，修整不光滑的 边界，连接、分离或删除图形等，得到适用于 统计分析的图形。
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图形修饰
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3）图形测量
图像分割后，迅速对各种形态结构的目标准确有 效的测量。 全自动测量是计算机自动对全屏目标测量；半自 全自动测量是计算机自动对全屏目标测量；半自 动测量（俗称“套细胞” 动测量（俗称“套细胞”）是计算机自动依次搜 索目标，由操纵者用键盘或鼠标决定是否要测量 每个目标；手动测量是由操纵者用鼠标选择所测 每个目标；手动测量是由操纵者用鼠标选择所测 量的目标。
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积分光密度（积分吸光度） 积分光密度（积分吸光度）
指所测结构范围内各像素光密度值之和。 积分光密度反映所测结构的光密度与面积的综合 变化。
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平均光密度
是积分光密度与图像面积的商。 反映了阳性细胞的数量与染色程度的整体水平 （抗原总量）；而积分光密度与阳性细胞面积和 的商，可用来单独评价细胞的染色程度。
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六、计算机图像分析应用中 应注意的问题
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1．设计在先，测试在后，注意测试的 基本条件
初次进行图像定量分析时，最易忽视的问题是 设计问题。易将注意力集中在对已有的图像资 料测试上，而忽视这些图像的来源是否带有偏 性抽样、放大倍数是否不一等问题。这些图像 可能因来源不符合形态测试学的基本原理和公 式应用条件等而存在明显缺陷，勉强测试和分 析很可能导致错误结果，得出错误结论。
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（一）在肿瘤发生发展方面
研究良性病变演变为恶性病变， 如恶变的舌角化 病其血管床体积密度和表面积密度明显高于未恶 变的舌角化病。 通过形态定量分析（核长轴均值、标准差及核长 轴）Collan以函数F 轴）Collan以函数F值判断子宫内膜增生过长是否 会向子宫内膜癌方向发展（F 会向子宫内膜癌方向发展（F＜0，病变不癌变；F ，病变不癌变；F ＞0，则病变可癌变）（准确度83％）。 ，则病变可癌变）（准确度83％）。
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（二）在肿瘤病理诊断和分类分型方面
对宫颈鳞状细胞、不典型增生和鳞癌的细胞核 作面积、周长、长短轴比、直径和圆度的分析 研究：不典型增生III 研究：不典型增生III 级和癌二者在细胞核的长 短轴比和各参数组间方差分析上具有非常显著 的差异性（不典型增生III 的差异性（不典型增生III 级病变不同于癌）。
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（四）在肿瘤转移和复发方面
建立肺癌与淋巴结转移关系的数学模型（F 建立肺癌与淋巴结转移关系的数学模型（F值，即 肿瘤大小与核平均面积之差）。F 肿瘤大小与核平均面积之差）。F低，淋巴结转移 阳性；F 阳性；F高，只存在淋巴结转移的低度危险性（准 确度为80~94％）。 确度为80~94％）。 研究动脉瘤样骨囊肿的复发因素（核分裂指数低， 研究动脉瘤样骨囊肿的复发因素（核分裂指数低， 复发率低；核分裂指数高，复发率高）。
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计 算 机 图 像 分 析 系 统 工 作 流 程
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图像录入界面
计算机在图像分析软件的支持下，从图像卡上或 扫描仪上将原图像以数字图像形式采集下来，经 过计算机处理和分析将结果输出。
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图像录入界面
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三、计算机图像分析方法
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四、计算机图像分析在肿瘤病理学中 的应用进展
Байду номын сангаас
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肿瘤定量病理学研究
肿瘤的形态结构特征表现为组织和细胞结构的 异型性。肿瘤的良恶性和分化程度可通过异型 性反映出来。异型性的大小可用形态定量参数 来定量描述和测试。 肿瘤定量病理学通过定量揭示肿瘤组织的形态 结构特征，阐明肿瘤的发生发展、诊断、分型 分类、浸润转移、复发和预后等问题。
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（二）图像定量分析的结构参数
图像的结构特点通过结构参数值体现出来。结 构参数是图像定量测试的具体指标和定量分析 的基础。 结构参数：几何学参数、光度学参数和特化参 结构参数：几何学参数、光度学参数和特化参 数三大类。
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1. 几何学参数
用于定量描述结构的几何学特征及其相对大小 的构成。 包括平面结构参数和三维结构参数。 包括平面结构参数和三维结构参数。
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平面结构参数
直接测得的参数为平面结构参数（面积、周长、 直接测得的参数为平面结构参数（面积、周长、 长径、短径、等效直径、 形状因子、矩形度、 面积密度、核浆面积比、长短径比、面数密度 及位点参数等）。 面积反映平面结构的大小（通过将某结构边缘 内所有像素之和乘以标定后每个像素点所代表 的实际面积）。 周长即结构周边的长度（将某结构周边各像素 之间的距离相加乘上每个像素点所代表的实际 长度）。
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（三）在肿瘤预后判断方面
用预测性判别函数判断肿瘤患者的预后（根据 预测性判别函数判断肿瘤患者的预后（根据 乳腺癌直径、淋巴结状态、DNA倍体和核分裂 乳腺癌直径、淋巴结状态、DNA倍体和核分裂 DNA 指数说明乳腺癌预后指数与患者生存预后的关 系）（准确度达83％）。 系）（准确度达83％）。
应用恰当的抽样和制样方法，照片数或视场数 并不能代替实际研究例数进行统计分析。
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4．测试方法和计算公式的适用条件
形态定量，特别是三维体视学定量中的各种方 法或公式都有一定的适用条件，忽视这些条件， 结果可能会出现大的偏差。
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5．新参数的开发和应用
一些通用参数，如面积、周长、长轴、短轴、 形状因子等并非万能，应根据组织的结构特点， 开发和引入新的特异性强的参数，以便较全面 准确地反映组织结构特点，提取有关结构特征 的最佳描述参数。 肿瘤病理形态结构测试观察不宜局限于细胞和 核。核和细胞的改变不是肿瘤异型性的唯一， 也不能直接反映肿瘤的生物学行为。组织异型 性往往较细胞异型性的诊断意义更大。应拓宽 视野，不要忽视组织结构特征的定量描述。
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（一）图像定量测试和分析的一般步骤
准备工作 图像获取 图像处理 图像分析
图 像 分 割
图 形 修 饰
图 像 测 量
统 计 分 析
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1）图像分割
图像仪根据图像的特征，用颜色覆盖或用线条 将图像中需要统计分析的目标区域与周围区域 分割出来。
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6．以科学态度对待计算机图像分析的 测试结果
注意定量数据与定性资料相结合，充分利用定 性资料所包含的各种信息。 充分看到计算机图像分析的优点和局限性，不 应仅仅站在图像定量分析的角度片面夸大计算 机图像分析的作用，也不应单纯站在定性角度 而否认或排斥图像分析的作用。
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