计算机辅助诊断EG：嗜酸性粒细胞病理切片的分水岭算法改进

"本文主要探讨了嗜酸性粒细胞胃肠炎(EG)的计算机辅助诊断技术，通过使用计算机图像分析算法来识别和计数病理切片中的嗜酸性粒细胞，以提高诊断效率和准确性。文章特别关注了利用分水岭算法解决过分割问题，并介绍了一种改进的算法，该算法在保持高准确率的同时，减少了过分割现象和运算时间。" 嗜酸性粒细胞胃肠炎(EG)是一种与外周血嗜酸性粒细胞(EOS)增多相关的胃肠道疾病，其诊断关键在于消化道黏膜标本病理切片中EOS的数量。计算机辅助诊断技术的应用旨在帮助病理医生更准确、高效地进行EOS计数。文章中提出的解决方案是利用计算机图像分析技术，特别是分水岭算法，这是一种具有较强鲁棒性的图像分割方法。 传统的分水岭算法存在过分割问题，即图像分割过度，导致结果不准确。为了解决这个问题，研究者采用了距离变换和前后景标记的改进算法。通过这些改进，不仅提高了EOS识别计数的准确性，还有效地降低了过分割率，从13.4%下降到3.7%。此外，算法运行时间也从40秒缩短至27秒左右，提升了算法的执行效率。 在实际应用中，改进后的分水岭算法被用于EG病理图像的EOS识别计数，并与病理医生的判断进行了对比。结果显示，改进算法的平均准确率高达95.0%，相比传统算法，其准确率的相对标准方差从5.8%降低到2.2%，表明了算法的稳定性和可靠性得到了显著提升。 总结起来，这项工作强调了计算机辅助诊断在EG病理切片分析中的价值，特别是在使用优化的分水岭算法后，能有效减少病理医生的工作负担，增强诊断的精确度，对于临床实践具有重要的指导意义。这一技术的进一步发展和应用将有助于推动医学光学和计算机辅助诊断领域的发展。