Сочинение на тему Воспалительное заболевание кишечника (ВЗК)
- Опубликовано: 02.09.2020
- Предмет: Здоровье
- Темы: Болезнь, Лекарство, Нетрадиционная медицина
Воспалительное заболевание кишечника (ВЗК) – это хроническое воспаление желудочно-кишечного тракта. IBD подразделяется на два основных типа, болезнь Крона (CD) и язвенный колит (UC). Распространенность CD и UC является самой высокой в Европе: 322 и 505 на 100 000 человек соответственно (Molodecky et al., 2012). Традиционно, тяжесть ВЗК диагностируется с помощью гистопатологического обследования, проведенного обученным патологом. Морфологические изменения, такие как искажение склепа, наличие инфильтратов в собственной пластинке слизистой оболочки и эрозия эпителиального слоя, используются в качестве маркеров воспаления для прогнозирования стадии заболевания и планирования клинической терапии.
В последнее десятилетие многофотонная микроскопия без меток (MPM) была признана методом визуализации в реальном времени для ВЗК. Его увеличенная глубина проникновения, высокое пространственное разрешение и молекулярная специфичность ускорили диагностику IBD. Методы MPM, такие как двухфотонная возбужденная флуоресценция (TPEF) и генерация второй гармоники (SHG) вместе с когерентным антистоксовым комбинационным рассеянием (CARS), могут использоваться для визуализации молекулярных изменений, связанных с IBD (Schürmann et al., 2013). < / р>
Чернавская и соавт. использовали связанные с интенсивностью свойства CARS / TPEF / SHG и морфологию крипты, чтобы назначить гистологический индекс для среза ткани пациента с ВЗК. В своем исследовании области слизистой оболочки и крипты были аннотированы квалифицированным патологом, что является трудоемкой и трудоемкой задачей (Chernavskaia et al., 2016). Поэтому автоматическая сегментация области склепа и слизистой оболочки с использованием мультимодального изображения является необходимым условием для оценки гистологического индекса, связанного с различными стадиями ВЗК.
Тем не менее, автоматическая сегментация области склепа и слизистой оболочки является очень сложной задачей по нескольким причинам. Во-первых, морфология крипты изменяется между пациентами с различной активностью заболевания. Структура крипты искажена для пациентов с более высокой стадией IBD. Во-вторых, крипты расположены в области слизистой оболочки, и поэтому две области перекрываются, что делает классификацию еще более сложной. В-третьих, определить четкие границы структуры крипты сложно, так как крипты очень близко расположены друг к другу. Наконец, имеется ограниченная доступность аннотированных медицинских данных, которые фиксируют различные структуры тканей пациента с ВЗК. Поэтому сегментация этих областей с помощью обработки изображений и классических методов машинного обучения неэффективна.
Семантическая сегментация с использованием Deep Convolutional Neural Network (DCNN) достигла успешных результатов в прошлом. Глубокие нейронные сети, такие как U-Net, SegNet используются для биомедицинской сегментации изображений и являются эталоном для пиксельной сегментации. В этой статье мы предлагаем автоматическую сегментацию мультимодальных изображений на четыре региона с использованием DCNN. Далее мы сравниваем результаты сегментации, полученные DCNN, с классическим подходом машинного обучения.
Работа организована следующим образом: в разделе (2) мы представляем предыдущую работу, связанную с сегментацией железы с помощью гистологических изображений, в разделе (3) мы представляем наш мультимодальный набор данных изображений и наш рабочий процесс сегментации. Затем следуют показатели оценки и результаты в разделе (4). Мы обсуждаем и завершаем нашу работу в разделе (5).
Генитальный туберкулез – причина бесплодия среди женщин Вполне вероятно, что у каждого из нас был член семьи или знакомый, пострадавший от туберкулеза. Туберкулез является серьезной
Несмотря на то, что в клинических условиях много раз наблюдали преимущества эффекта плацебо у пациентов, внимательно изучая пациентов, проходящих лечение от болезни Паркинсона, лечения боли
Доставка кесарева сечения также называется доставкой кесарева сечения. Этот способ включает развертывание операции по доставке детей, то есть одного или нескольких. Роды кесарева сечения часто