13、三维病理影像数据分析与肌肉X射线衍射成像自动分析

三维病理影像数据分析与肌肉X射线衍射成像自动分析

三维病理影像数据分析

近年来，商业全切片成像扫描仪的发展使得能够高效地从全切片组织中生成高放大倍数、高分辨率的图像。这使得即使是中等规模的研究也能常规地生成组织切片的连续全切片图像。由此产生的高分辨率数字病理图像数据，为临床相关的组织学特征以及标本结构中组织病理学标志之间的空间关系，提供了丰富的组织表型信息。

然而，三维显微镜图像数据在生物医学研究中仍未得到充分利用，因为缺乏从大规模全切片图像数据集中提取和分析具有临床意义的微观解剖对象的有效方法。此外，不同的研究可能有不同的需求，很难开发出一个高度可配置的系统来满足多样化的要求。

由于病理图像中的二维微观解剖对象（如血管和细胞核）无法准确揭示它们的三维空间关系和结构变化，因此需要提供高效且通用的三维空间分析方法，以促进对生物对象之间空间关系进行精确描述的生物医学研究。

研究目标与当前重点

目标是提供高效且通用的三维空间分析方法，以促进生物医学研究。当前的方法主要集中在分析三维主要血管结构及其周围的细胞核，以实现合理的效率和准确性。未来的工作包括恢复小的三维血管，以全面探索细胞核和血管之间的空间关系；使用不同的三维数据集验证方法，并提取微观解剖对象的三维空间模式，以帮助研究人员和临床医生更好地理解三维生物结构及其空间关系。

特征分析

• 血管特征
  • 血管长度 ：可以通过调和骨架化技术的中轴来确定三维血管的长度。
  • 血管壁厚度