组织病理图像检索及其癌症辅助诊断方法概述

• 作者: 姜志国 郑钰山
• 来源期刊: 中国体视学与图像分析
• 学科: 工学
• 关键词: 组织病理图像 基于内容的图像检索 全切片图像分析 深度学习 哈希 数字病理 综述
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 图像分析
• 页码范围: 287-297
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13505/j.1007-1482.2019.24.04.001

摘要

组织病理全切片成像技术在医学病理领域得到快速发展,基于人工智能、深度学习的数字病理图像分析和癌症辅助诊断方法已成为该领域研究的热点问题.基于内容的组织病理图像检索是该领域的一个重要研究方向,通过在病理数字切片库中查找、返回相似区域及其所在病例方式,为医生诊断提供帮助,相较于常用的基于组织切片分割、分类的辅助诊断模式,病理图像检索应用能为医生提供更全面、更丰富的辅助诊断信息.以组织病理图像检索为基础的癌症辅助诊断方法在近年受到广泛关注.本文按照组织病理图像检索发展历程,概述该领域的重要文献,依次介绍了基于经典图像特征、高层语义特征、哈希编码技术的病理图像检索方法,面向数字病理全切片数据库的检索方法,讨论了基于病理图像检索的癌症辅助诊断模式,最后对该领域的未来发展方向进行了展望.