基于SOC710显微肾细胞研究--使用显微高光谱图像鉴别膜性肾病

在膜性肾病的医学检测中，区分乙肝病毒相关的膜性肾病(HBV-MN)和原发性膜性肾病(PMN)是重要一步，当前的检测技术主要是采用免疫荧光法进行肾活检。

在膜性肾病的医学检测中，区分乙肝病毒相关的膜性肾病(HBV-MN)和原发性膜性肾病(PMN)是重要一步，当前的检测技术主要是采用免疫荧光法进行肾活检。为了提出一种能够验证和补充传统免疫荧光膜性肾病检测的方法，这里使用一种医学显微高光谱图像来检测膜性肾病。主要框架叫做局部fisher判别分析深度神经网络(LFDA-DNN)，包括滤波、投影变换、高阶特征提取、分类，首先通过投影构建一个能够很好区分HBV-MN和PMN的子空间，然后通过深度神经网络获得能够进行最终区分的更高阶特性。为了评估LFDA-DNN的有效性，实验采集了54组肾小球高光谱图像数据，结果证明了使用LFDA-DNN来区分乙肝病毒相关的膜性肾病和原发性膜性肾病具有优势。

图1 SOC710显微高光谱图像系统

图2 (a)和(c)分别是17002-1和16466-1样本的数据，(b)和(d)分别是对应的真值图，其中白色代表标记区域，黑色代表背景区域

图3 (a)和(b)分别是17221-2样本第10个通道的原始图像和处理后图像

图4 (a)和(b)分别是所测样本特征投影前分布和投影后分布，蓝点是HBV-MN特征，红点是PMN特征

图5 LFDA-DNN框架的流程图

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