類型: 營銷型網(wǎng)站建設,深圳招聘網(wǎng)站前十排名,南沙區(qū)建設局網(wǎng)站,自助建站網(wǎng)站seo公司?作者簡介#xff1a;熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者#xff0c;擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設計、完整代碼獲取、論文復現(xiàn)及科研仿真。#x1f34e; 往期回顧關(guān)注個人主頁#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;個人信條#xff1a;格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真…?作者簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設計、完整代碼獲取、論文復現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個人主頁Matlab科研工作室個人信條格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真咨詢內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹隨著精準醫(yī)療的快速發(fā)展數(shù)字病理憑借其可遠程會診、便于存儲管理、支持AI輔助診斷等優(yōu)勢逐漸成為病理診斷領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。數(shù)字病理 workflow 的核心是通過掃描儀將傳統(tǒng)玻璃病理切片轉(zhuǎn)化為高分辨率數(shù)字圖像再基于數(shù)字圖像開展診斷分析。然而數(shù)字病理技術(shù)在臨床推廣應用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)其中自動化質(zhì)量控制是關(guān)鍵瓶頸之一——掃描儀對焦不準確導致的圖像模糊會直接使掃描切片質(zhì)量下降至無法使用的程度嚴重影響診斷準確性。更具挑戰(zhàn)性的是數(shù)字病理圖像的分辨率要求極高當掃描分辨率≥20倍時單張切片圖像的體積往往達到數(shù)百兆甚至數(shù)吉字節(jié)。這一特性使得傳統(tǒng)的人工質(zhì)量檢查方式難以適用一方面人工逐圖檢查效率極低無法匹配臨床大規(guī)模掃描的需求另一方面人工評估存在主觀性強、標準不統(tǒng)一的問題易出現(xiàn)漏檢或誤判。因此要推動數(shù)字病理真正實現(xiàn)臨床實用化必須研發(fā)高效、準確的計算工具快速量化圖像焦點質(zhì)量并判斷是否需要重新掃描為病理診斷提供可靠的圖像數(shù)據(jù)支撐。圖像焦點質(zhì)量評估方法主要分為有參考評估和無參考評估兩類。有參考評估需要以清晰的原始圖像作為基準通過計算待評估圖像與基準圖像的差異來判斷焦點質(zhì)量但在數(shù)字病理場景中獲取每張切片的清晰基準圖像往往不現(xiàn)實限制了其應用范圍。無參考評估無需依賴原始清晰圖像直接通過分析待評估圖像自身的特征來量化焦點質(zhì)量更符合數(shù)字病理的臨床應用需求。然而現(xiàn)有無參考焦點質(zhì)量評估方法多針對自然圖像設計難以適配數(shù)字病理圖像的特殊紋理特征如細胞形態(tài)、組織架構(gòu)存在評估準確性不足、與臨床主觀評價相關(guān)性低等問題。因此研發(fā)專門針對數(shù)字病理圖像的無參考焦點質(zhì)量評估方法成為當前數(shù)字病理技術(shù)發(fā)展的迫切需求。核心技術(shù)解析數(shù)字病理專用無參考評估方法的設計邏輯針對數(shù)字病理圖像的特殊性專用無參考焦點質(zhì)量評估方法需精準捕捉圖像因失焦導致的特征退化規(guī)律同時兼顧評估效率與臨床適配性。本節(jié)將從核心設計思路、關(guān)鍵技術(shù)模塊兩個層面解析數(shù)字病理圖像無參考焦點質(zhì)量評估方法的核心邏輯。核心設計思路模擬人眼視覺系統(tǒng)的模糊感知機制數(shù)字病理圖像的焦點質(zhì)量直接影響病理醫(yī)生的視覺判斷因此優(yōu)質(zhì)的無參考評估方法應盡可能貼合人類視覺系統(tǒng)Human Visual System, HVS對圖像模糊的感知規(guī)律。人類視覺系統(tǒng)對圖像的高頻細節(jié)如細胞邊緣、組織紋理最為敏感失焦會導致圖像高頻信息衰減這一特征是焦點質(zhì)量評估的核心依據(jù)?；诖藢Ｓ脽o參考評估方法的核心設計思路為通過構(gòu)建類人眼視覺系統(tǒng)的核函數(shù)模擬人類對病理圖像模糊的感知過程利用該核函數(shù)提取待評估圖像的高頻特征修正因掃描儀光學系統(tǒng)導致的高頻信息退化最終通過量化高頻特征的完整性實現(xiàn)焦點質(zhì)量的精準評估。該思路的關(guān)鍵在于核函數(shù)的合理構(gòu)建——需同時兼顧對病理圖像特殊紋理的適配性和對模糊程度的敏感性這也是區(qū)別于傳統(tǒng)無參考評估方法的核心優(yōu)勢。關(guān)鍵技術(shù)模塊偶階導數(shù)濾波基與點擴散函數(shù)逆建模專門針對數(shù)字病理圖像的無參考焦點質(zhì)量評估方法其核心技術(shù)體系主要包含兩個關(guān)鍵模塊實現(xiàn)從特征提取到質(zhì)量量化的完整流程一是類人眼視覺系統(tǒng)核函數(shù)構(gòu)建。該模塊通過累加偶階導數(shù)濾波基來合成類人眼視覺系統(tǒng)核函數(shù)核心邏輯是利用偶階導數(shù)對圖像高頻邊緣特征的強提取能力模擬人類視覺系統(tǒng)對細節(jié)的感知特性。偶階導數(shù)如二階導數(shù)、四階導數(shù)能有效增強圖像中的邊緣和紋理信息同時抑制低頻噪聲的干擾這一特性與數(shù)字病理圖像中細胞邊緣、組織紋理等關(guān)鍵診斷信息的提取需求高度匹配。通過將多個不同尺度的偶階導數(shù)濾波基進行加權(quán)累加可合成具有多尺度感知能力的核函數(shù)實現(xiàn)對不同大小病理結(jié)構(gòu)如細胞、腺體的高頻特征提取。二是鏡頭點擴散函數(shù)逆建模。掃描儀的失焦本質(zhì)上是鏡頭點擴散函數(shù)Point Spread Function, PSF對圖像的卷積作用導致清晰圖像的高頻信息被擴散衰減。為精準修正這一退化過程需將類人眼視覺系統(tǒng)核函數(shù)建模為鏡頭點擴散函數(shù)的逆函數(shù)。通過逆函數(shù)與待評估圖像的卷積運算可對失焦導致的高頻信息退化進行補償凸顯圖像中的細節(jié)特征差異——清晰圖像經(jīng)逆函數(shù)處理后高頻細節(jié)會得到有效增強而失焦圖像因高頻信息已不可逆衰減處理后仍存在明顯的細節(jié)缺失。這一差異為焦點質(zhì)量的量化提供了明確的特征依據(jù)。此外為適配數(shù)字病理圖像的大尺寸特性方法采用圖像塊Patch級別的評估策略將超大尺寸數(shù)字病理圖像分割為多個小尺寸圖像塊分別計算每個圖像塊的焦點質(zhì)量分數(shù)再整合得到整幅圖像的質(zhì)量評估結(jié)果。該策略不僅能大幅提升評估效率還能精準定位圖像中的局部失焦區(qū)域為后續(xù)的局部重掃提供精準指引進一步降低臨床掃描成本。評估模型構(gòu)建從特征提取到質(zhì)量量化的完整流程基于上述核心設計思路和關(guān)鍵技術(shù)數(shù)字病理圖像無參考焦點質(zhì)量評估模型的構(gòu)建可分為四個關(guān)鍵步驟實現(xiàn)從圖像輸入到質(zhì)量評估結(jié)果輸出的全流程自動化處理步驟一圖像預處理與分塊首先對輸入的數(shù)字病理圖像進行預處理降低噪聲和光照不均勻性對評估結(jié)果的影響。預處理操作主要包括采用高斯濾波去除圖像中的隨機噪聲通過直方圖均衡化校正光照差異確保圖像特征的穩(wěn)定性。針對數(shù)字病理圖像尺寸過大的問題采用重疊分塊策略將預處理后的圖像分割為多個圖像塊Patch。分塊參數(shù)需結(jié)合病理圖像的特征尺寸確定通常設置圖像塊大小為256×256像素重疊率為20%既保證每個圖像塊包含足夠的病理特征如完整的細胞或組織區(qū)域又避免因分塊導致的邊緣信息丟失。同時記錄每個圖像塊在原始圖像中的坐標位置為后續(xù)局部失焦區(qū)域定位提供依據(jù)。步驟二類人眼視覺系統(tǒng)核函數(shù)生成基于偶階導數(shù)濾波基構(gòu)建類人眼視覺系統(tǒng)核函數(shù)具體流程為① 選取二階高斯導數(shù)、四階高斯導數(shù)作為基礎濾波基兩種濾波基分別對不同尺度的邊緣和紋理特征具有強提取能力② 對每種濾波基進行多尺度擴展生成不同標準差σ1,2,3的濾波核覆蓋數(shù)字病理圖像中不同大小的病理結(jié)構(gòu)③ 采用加權(quán)累加的方式融合多尺度、多類型濾波基權(quán)重根據(jù)病理圖像的特征統(tǒng)計結(jié)果確定如對細胞邊緣特征對應的濾波基賦予更高權(quán)重④ 將融合后的濾波核建模為鏡頭點擴散函數(shù)的逆函數(shù)完成類人眼視覺系統(tǒng)核函數(shù)的生成。步驟三圖像塊級焦點質(zhì)量量化將生成的類人眼視覺系統(tǒng)核函數(shù)應用于每個圖像塊實現(xiàn)焦點質(zhì)量的量化評估具體步驟為① 對每個圖像塊進行核函數(shù)卷積運算修正因失焦導致的高頻信息退化② 提取卷積后圖像塊的高頻特征統(tǒng)計指標包括高頻分量的方差、熵值、邊緣強度均值等——這些指標能精準反映圖像塊的細節(jié)豐富程度清晰圖像的高頻特征指標值更高失焦圖像則更低③ 構(gòu)建焦點質(zhì)量評分函數(shù)將提取的高頻特征指標進行歸一化處理后采用加權(quán)求和的方式計算每個圖像塊的焦點質(zhì)量分數(shù)分數(shù)范圍為0-1分數(shù)越接近1表示焦點質(zhì)量越好。步驟四全圖質(zhì)量評估與結(jié)果輸出對所有圖像塊的焦點質(zhì)量分數(shù)進行整合得到整幅數(shù)字病理圖像的焦點質(zhì)量評估結(jié)果① 計算所有圖像塊分數(shù)的均值作為整幅圖像的整體焦點質(zhì)量分數(shù)用于判斷圖像是否需要重新掃描設定分數(shù)閾值如分數(shù)低于0.6則判定為需重新掃描② 基于每個圖像塊的分數(shù)和坐標信息生成全圖焦點質(zhì)量熱力圖——采用顏色梯度直觀展示圖像不同區(qū)域的焦點質(zhì)量分布如紅色表示失焦區(qū)域綠色表示清晰區(qū)域?qū)崿F(xiàn)局部失焦區(qū)域的精準定位③ 輸出評估報告包含整幅圖像的質(zhì)量分數(shù)、是否需要重掃的判定結(jié)果以及焦點質(zhì)量熱力圖為臨床質(zhì)量控制提供清晰、直觀的參考依據(jù)。?? 運行結(jié)果 部分代碼addpath(utilities);fprintf([ Note that high score value indicates more blurriness in input image ]);%% Load image and covnert to grayscale image with single valuesin_focus_img imread(datasample_in_focus.png);out_of_focus_img imread(datasample_out_of_focus.png);%% transfer images into grayscalein_focus_image im2double(rgb2gray(in_focus_img));out_of_focus_image im2double(rgb2gray(out_of_focus_img));%% Load kernel and identify image blur typeload(FQPath_kernel.mat);kernel_sheet FQPath_kernel{:};%% NR-FQA Score on in-focus imagescore_in_focus FQPath(in_focus_image, kernel_sheet);fprintf([NR-FQA score in-focus image , num2str(score_in_focus), ]);%% NR-FQA Score on out-of-focus imagescore_out_of_focus FQPath(out_of_focus_image, kernel_sheet);fprintf([NR-FQA score out-of-focus image , num2str(score_out_of_focus), ]); 參考文獻Hosseini, Mahdi S., Jasper AZ Brawley-Hayes, Yueyang Zhang, Lyndon Chan, Konstantinos N. Plataniotis, and Savvas Damaskinos. [Focus Quality Assessment of High-Throughput Whole Slide Imaging in Digital Pathology 部分理論引用網(wǎng)絡文獻若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學建模資料團隊擅長輔導定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢 各類智能優(yōu)化算法改進及應用生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化、背包問題、 風電場布局、時隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點三級選址問題、 應急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點部署、 輸電線路臺風監(jiān)測裝置、 集裝箱調(diào)度、 機組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車輛路徑規(guī)劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、選址路徑規(guī)劃問題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機位分配、機場航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時間窗、多車場等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機位分配、機場航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化 機器學習和深度學習時序、回歸、分類、聚類和降維2.1 bp時序、回歸預測和分類2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機系列時序、回歸預測和分類2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡系列時序、回歸預測和分類2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學習機系列時序、回歸預測和分類2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡系列時序、回歸預測和分類2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測2.12 RF隨機森林時序、回歸預測和分類2.13 BLS寬度學習時序、回歸預測和分類2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡分類2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡預測和分類2.16 時序、回歸預測和分類2.17 時序、回歸預測預測和分類2.18 XGBOOST集成學習時序、回歸預測預測和分類2.19 Transform各類組合時序、回歸預測預測和分類方向涵蓋風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、用電量預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲巡邏、公交車時間調(diào)度、水庫調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運優(yōu)化 無人機應用方面無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號處理方面信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化、心電信號、DOA估計、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號調(diào)制、誤碼率、信號估計、DTMF、信號檢測電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負荷預測、電力設備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應用、光伏MPPT控制算法改進擾動觀察法/電導增量法、電動汽車充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應鏈優(yōu)化智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風光出力控制策略多目標優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化電力系統(tǒng)核心問題經(jīng)濟調(diào)度機組組合、最優(yōu)潮流、安全約束優(yōu)化。新能源消納風光儲協(xié)同規(guī)劃、棄風棄光率量化、爬坡速率約束建模多能耦合系統(tǒng)電-氣-熱聯(lián)合調(diào)度、P2G與儲能容量配置新型電力系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)靈活性資源虛擬電廠、需求響應、V2G車網(wǎng)互動、分布式儲能優(yōu)化穩(wěn)定與控制慣量支撐策略、低頻振蕩抑制、黑啟動預案設計低碳轉(zhuǎn)型碳捕集電廠建模、綠氫制備經(jīng)濟性分析、LCOE度電成本核算風光出力預測LSTM/Transformer時序預測、預測誤差場景生成GAN/蒙特卡洛不確定性優(yōu)化魯棒優(yōu)化、隨機規(guī)劃、機會約束建模能源流分析、PSASP復雜電網(wǎng)建模經(jīng)濟調(diào)度算法優(yōu)化改進模型優(yōu)化潮流分析魯棒優(yōu)化創(chuàng)新點文獻復現(xiàn)微電網(wǎng)配電網(wǎng)規(guī)劃運行調(diào)度綜合能源混合儲能容量配置平抑風電波動多目標優(yōu)化靜態(tài)交通流量分配階梯碳交易分段線性化光伏混合儲能VSG并網(wǎng)運行構(gòu)網(wǎng)型變流器 虛擬同步機等包括混合儲能HESS蓄電池超級電容器電壓補償,削峰填谷一次調(diào)頻功率指令跟隨光伏儲能參與一次調(diào)頻功率平抑直流母線電壓控制MPPT最大功率跟蹤控制構(gòu)網(wǎng)型儲能光伏微電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化新能源虛擬同同步機VSG并網(wǎng)小信號模型 元胞自動機方面交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長 金屬腐蝕 雷達方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計、陣列優(yōu)化、NLOS識別 車間調(diào)度零等待流水車間調(diào)度問題NWFSP、置換流水車間調(diào)度問題PFSP、混合流水車間調(diào)度問題HFSP、零空閑流水車間調(diào)度問題NIFSP、分布式置換流水車間調(diào)度問題 DPFSP、阻塞流水車間調(diào)度問題BFSP5 往期回顧掃掃下方二維碼