基于伤口组织中胶原纤维预测伤口愈合进程的深度学习方法
计算机视觉与模式识别
2024-05-10 v1
摘要
伤口愈合是一个涉及胶原纤维变化的复杂过程。准确监测这些变化对于评估伤口愈合进程至关重要，并对指导临床治疗策略和药物筛选具有重要意义。然而，传统的定量分析方法侧重于胶原纤维排列和方差等空间特征，缺乏区分伤口愈合不同阶段的阈值标准。为解决这一问题，我们提出了一种基于深度学习的创新方法，通过分析伤口组织组织学图像中的胶原纤维特征来预测伤口愈合进程。利用深度学习模型独特的特征学习能力，我们的方法捕捉了不同类别组织学图像中胶原纤维的特征变化，并将其分类到伤口愈合的各个阶段。为克服组织学图像数据有限的可用性，我们采用了迁移学习策略。具体而言，我们对在 ImageNet 数据集上预训练的 VGG16 模型进行微调，以使其适应伤口组织学图像的分类任务。通过这一过程，我们的模型在对六个伤口愈合阶段进行分类时达到了 82% 的准确率。此外，为了增强模型的可解释性，我们采用了一种名为 LayerCAM 的类激活映射技术。LayerCAM 揭示了模型在做出预测时所依赖的图像区域，为模型的决策过程提供了透明度。这种可视化不仅有助于我们理解模型如何识别和评估胶原纤维特征，也增强了对模型预测结果的信任。据我们所知，我们提出的模型是首个用于预测伤口愈合阶段的基于深度学习的分类模型。
引用
@article{arxiv.2405.05297,
title = {Deep Learning Method to Predict Wound Healing Progress Based on Collagen Fibers in Wound Tissue},
author = {Juan He and Xiaoyan Wang and Long Chen and Yunpeng Cai and Zhengshan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.05297},
year = {2024}
}