实验性肾脏组织病理学中基于深度学习的分割和量化

一.实验对象

健康小鼠、五种小鼠疾病模型和临床前研究中使用的其他物种的周期性酸-希夫染色肾组织。

分割六个主要的肾脏结构：肾小球簇、包括鲍曼囊在内的肾小球、小管、动脉、动脉腔和静脉。

量化：间质扩张、肾小管扩张和萎缩以及肾小球大小的变异性

二.数据准备

1.包埋：

使用石蜡包埋的肾组织固定在福尔马林或甲基卡诺溶液中。

2.染色：

厚度为1-2mm的切片用PAS染色，并用苏木精复染。

3.数字化病理切片

使用320物镜的全玻片扫描仪NanoZoomerHT2（日本滨松光电公司）或320或340物镜的Aperio AT2（德国韦茨拉尔莱卡比奥系统公司）对slides进行数字化。

4.标注：

（1）在对大约20%的注释进行手动注释之后，我们使用这些来训练一个初始的分割网络。然后，我们使用它的前置词作为前置注释，方便注释者进行注释。这些预测被加载到Qu Path中，将手动注释任务转换为预测任务，从而减少注释工作量。

（2）我们应用主动学习的概念来优化用于注释的图像块的选择。我们使用初始分割网络计算整个WSI分割结果，并以视觉方式选择预测误差最大的patch，当完成60%的注释时，我们重复了以上操作。

5.数据增强

空间变换（即仿射、分段仿射、弹性、翻转、90度旋转）

颜色变换（即色调和饱和度偏移、伽马对比度、归一化），通过模拟组织形态和染色的变化来提高CNN的通用性。

三.网络模型

修改：

（1）我们将其深度增加了1，以增加其接收场

（2）然后在每个架构级别上使用半通道数，以减少过度装配的风险

（3）在上采样时，我们没有将特征通道数减半,通过转置卷积有效地增加其容量

（4）我们根据经验应用了实例规范化和leakyReLU激活，这是因为它在经验上显示出优于批次规范化和ReLU激活的优势

表1:六类小鼠肾脏的定量分割和检测性能

分割性能（Segmentation）：是通过平均所有测试图像中每个实例的所有dice系数来计算的，这些测试图像表示每个实例的平均检测区域覆盖率。

检测性能（Detection）：是通过平均精度指标来衡量。

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