针对超大规模病理图像分析！华中科技大学提出医学图像分割模型，提高干燥综合征诊断准确性

干燥综合征是一种常见的自身免疫性疾病，影响约500万人，主要症状包括口干和眼干。

该病以外分泌腺高度淋巴细胞浸润为特征，可能影响其他重要器官。

局灶性淋巴细胞性唾液腺炎是干燥综合征诊断的重要标准之一。

传统的病理图像检查耗时且依赖医生经验，增加了误诊风险。

华中科技大学研究团队提出的M2CF-Net模型利用计算机视觉技术提高了淋巴细胞聚集灶的识别精度。

M2CF-Net模型融合多分辨率和多尺度的图像识别技术，能精确定位和计数淋巴细胞聚集灶。

研究成果发表在2023 IEEE International Conference on Medical Artificial Intelligence上。

M2CF-Net在处理边界模糊、目标较小、纹理复杂的图像方面表现出色，优于其他主流医学图像分割模型。

研究采用来自同济医院的小唾液腺病理切片数据集进行模型训练和评估。

研究设计了针对超大规模病理图像处理的流水线，包括ROI提取、染色标准化和图像分块。

M2CF-Net模型采用多分支编码器和基于融合的级联解码器架构，能够同时获取组织级别和细胞级别的特征。

M2CF-Net的性能在多个医学图像语义分割模型中表现最佳，Dice系数达到69.40%。

计算机视觉技术正在革新医学图像分割，提高诊断效率，成为医疗专业人员的重要辅助工具。

随着更多先进技术的开发，医学图像分析领域将迎来更光明的发展前景。