基于像素聚类的苏木精-伊红染色的肝脏组织病理学图像的高通量脂肪定量研究，主要涉及图像处理、模式识别、病理学分析以及生物医学工程等多个学科领域。这项研究的核心是开发一套自动化的方法来对HE染色的肝脏组织病理学图像进行脂肪定量分析，从而提高病理学研究和临床诊断中脂肪肝病的效率和准确性。下面将从几个方面详细介绍该研究的关键知识点： 1. 苏木精-伊红染色（HE染色）技术： 苏木精-伊红染色是组织病理学中常用的一种染色技术，用于突出显示组织或细胞的不同结构和成分。苏木精染料通常使细胞核呈深蓝色，伊红染料则使细胞质和其他结构染成粉红色或红色。在分析肝脏组织切片时，HE染色有助于区分脂肪滴、细胞核和其他组织成分。 2. 肝脂肪变性（FLD）和脂肪肝病（FLD）： 肝脂肪变性是指肝脏细胞内积累大量脂肪，导致肝脏组织的脂肪含量异常增高，这可能与肥胖、糖尿病、过量饮酒等多种因素有关。脂肪肝病是一种涉及脂肪在肝细胞内异常积累的疾病，准确诊断和定量分析脂肪含量是临床诊断和病理研究中的一项关键指标。 3. 脂肪定量分析： 脂肪定量分析是测量肝脏组织切片中脂肪含量的过程，传统方法中通常依赖于手动识别和测量不同组织成分，这不仅耗时，而且易受人为因素影响。为了提高效率和准确性，研究提出了一个基于像素聚类的自动化脂肪定量分析流程。 4. 像素聚类技术： 像素聚类是图像处理领域的一种技术，通过将图像中的像素点根据相似性分成不同的类或簇，以实现图像分割的目的。在这个研究中，像素聚类被用于自动识别和测量肝脏组织中的脂肪滴、细胞核和其他组织成分。 5. 高通量分析： 高通量分析指的是在较短的时间内处理和分析大量的样本或数据。在病理学研究中，高通量分析可以显著提高数据处理的效率，尤其是在需要快速处理和高准确度以供病理学家参考的研究中。 6. 形态学特征识别： 形态学特征识别是通过分析组织或细胞的形态学特征来识别特定结构的技术。在本研究中，形态学特征被用于区分并识别脂肪滴。 7. 管道化工作流程（Pipeline）： 管道化工作流程是指将一系列处理步骤串联起来，形成一个完整的工作流。研究中提出的自动化脂肪定量分析流程包含多个步骤，如颜色模式转换、像素聚类、边界定位和脂肪滴识别等。 8. 精确性和适应性： 在高通量分析中，精确性和适应性是非常重要的指标。研究中所提出的方法在脂肪滴定量分析上显示出了高精度和良好的适应性，即使在数据存在变异性的情况下也能保持准确性。 9. 量化指标的病理学意义： 定量指标（如脂肪滴的数目和平均面积）为病理学研究或治疗选择提供了可靠的证据。这对于理解肝脏疾病的病理过程、评估治疗方法的效果以及疾病预后判断具有重要意义。 总体来说，这项研究通过结合图像处理、模式识别和病理学分析等多个学科的知识，提出了一个创新的、自动化的方法来对HE染色的肝脏组织病理学图像进行脂肪定量分析。这不仅提高了脂肪肝病诊断的效率和准确性，也为进一步的病理研究和治疗决策提供了可靠的量化指标。

基因改造（GM）为增强作物特性（如提高抗虫性和除草剂耐受性）提供了新机遇。 该技术允许跨物种改变，因此潜在地允许大量新颖特征。 已经开发并批准了许多转基因作物供人类和动物食用。 本研究调查了三叠的转基因玉米品种，该品种含有对昆虫抗性（通过cry1Ab和cry3Bb1基因）和除草剂耐受性（通过EPSPS基因）的修饰，并喂给大鼠六个月。 该研究调查了胃粘膜。 在转基因喂养的大鼠中观察到紧密连接处的改变，腺体的扩张，上皮的伸长和不典型增生。 这些结果表明，转基因玉米可能对大鼠胃粘膜有影响，可能对健康有影响。

胸腰椎爆裂骨折相邻椎间盘组织病理学改变的对比分析，刘浩，赵小丹，目的：通过观察胸腰椎爆裂骨折后上下位椎间盘组织学形态改变以及重要炎性介质及下游产物在软骨终板内的表达情况，比较上、下位椎

乳腺浸润性导管癌分级的组织病理学图像集，共906张图片，显微镜图像 乳腺浸润性导管癌分级的组织病理学图像集，共906张图片，显微镜图像 乳腺浸润性导管癌分级的组织病理学图像集，共906张图片，显微镜图像

介绍 颜色反卷积算法的设计针对RGB摄像机获取的颜色信息，基于免疫组化技术使用的染色剂RGB分量光的特异性吸收，分别计算每种染色剂对图像的作用效果。免疫组织化学图像处理通常用的染色包括DAB、H&E。 颜色反卷积可应用于H-DAB图像和组织病理学中常用的染色剂（H-E,H AEC,FAST Red，DAB），广泛应用于免疫组化染色图像颜色分离。 环境 #### Language de programmation : Python 2.7 #### Libs : numpy, matplotlib, sikit-learn, PySide, OpenCV2 运行步骤 1.运行ColorDeconvolution.py或者hsd.py，可以生成反卷积后的图像（一共有6个图），依据情况选择结果。 2.得到的HSI_Teinte_t1.png图像，灰度值比较低，在PS里面先用：图像-调整-曲线-自动，增加灰度值，再图像-调整-反相 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「可基大萌萌哒的马鹿」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及

matlab滑动条码染色混合和归一化 注意：最初发布在2013年“有丝分裂检测算法评估”挑战网站（）上。 组织病理学图像分析的主要困难之一是外观变异性。 例如，当进行有丝分裂检测时，当组织病理学切片过度染色时，会出现许多假阳性。 该MATLAB代码执行染色混合（苏木精和曙红的分离）和外观标准化。 它基于[1]中描述的方法。 下图显示了一些染色归一化的示例。 染色归一化方法的Python实现可在此处找到： [1]一种对组织切片进行标准化以进行定量分析的方法，M Macenko，M Niethammer，JS Marron，D Borland，JT Woosley，G Xiaojun，C Schmitt，NE Thomas，IEEE ISBI，2009年。dx.doi.org/10.1109/ ISBI.2009.5193250

PySlide 正在开发中 很棒的组织病理学整个幻灯片图像处理库！ ·· 目录 关于该项目 该库提供了预处理组织病理学完整幻灯片图像的功能。 数字全片是物理组织标本的超高分辨率图像，在手术过程中已将其取出以供病理学家评估。 这些标本存储在载玻片上，并使用生物扫描仪进行扫描，以产生约100,000x100,000像素（1gb-4gb）大小的图像。 由于它们占用的内存很大，因此以计算方式分析图像可能是一项复杂的任务，尤其是在机器学习方面。 Openslide之类的库提供了一个不错的框架，可以像python这样的语言来打开和使用这些图像，但是缺少用于更高级的预处理和分析的丰富功能集。 该库是工作和操作WSI的综合框架的开始，尤其是侧重于机器学习。 例如，已经探索了许多方法来减轻训练ml全片图像数据集的内存负担，包括将图像平铺为更小，更易于管理的补丁。 该库提供了一种希望的简单方式来执行此类

为实现对乳腺癌组织病理图像的准确自动分级,提出了一种改进的卷积神经网络,依次引入两种不同的卷积结构,以提高网络对病理图像的识别准确率。以深度残差网络(ResNeXt)为基础网络,用八度卷积(OctConv)替代传统卷积层,在特征提取阶段降低特征图中的冗余特征,提高了细节特征的提取效果;用异构卷积(HetConv)代替网络中的部分传统卷积层,以降低模型的训练参数。为了克服因数据样本较少出现的过拟合问题,采用一种基于图像分块思想的数据增强方法。实验结果表明,该网络在图像级别的四分类任务中准确率达到91.25%,表明所设计的网络模型具有较高的识别率和较好的实时性。

病态融合 基于深度学习的多模态组织病理学图像识别和融合框架 好消息！ （3/5/2021） 标签网站的源代码现已发布，请查看文件夹“ LabelingWebsite”或访问独立的代码库： : 标记网站的升级：支持IHC /融合热图的叠加，并标记非常大的病理图像（超过60,000x60,000；剪切），请参阅网站的新演示视频： ://cloudstor.aarnet.edu 使用标签网站的重要提示：必须使用Edge旧版（其他Web浏览器，包括新的Edge在处理大图像时会出现问题） 要使用Edge旧版，请执行以下操作：1）将新的Edge文件夹重命名为您想要的任何其他名称； 2）下载“ EdgeLaunch.exe”以启动旧版Edge（或Win + run：shell：Appsfolder \ Microsoft.MicrosoftEdge_8wekyb3d8bbwe！Microso

组织病理学检测 创建了一种算法，以识别从较大的数字病理扫描中获取的小图像斑块中的转移癌。 该比赛的数据是对PatchCamelyon（PCam）基准数据集的略微修改版本 动机 乳腺癌的临床诊断最好通过活检来实现。 病理学家通过在显微镜下手动检查组织切片来进行诊断。 但是，传统的诊断系统需要专业知识，只有经验丰富的病理学家才能准确地确定肿瘤组织。 当前，在印度的各个农村地区，人们无法获得良好的医疗保健设施。 另外，农村地区没有新的先进设备，因此甚至有可能无法正确诊断患者。 农村地区医疗状况不佳的主要原因之一是缺乏经验丰富的医生。 数据集 该研究使用的数据集是PatchCamelyon（PCam）[21]，[22]的略微修改版本。由于其概率抽样，原始PCam数据集包含重复图像，但是此版本不包含重复图像。 该数据集是开源的，可以从（ ）下载。 数据集包含超过220K张RGB图像，尺寸为96x