Glo-UMF：一种用于肾小球超微结构表征自动化形态测量的统一多模型框架
计算机视觉与模式识别
2025-09-12 v2
摘要
背景与目的：为解决单模型架构无法同时分析复杂肾小球超微结构的问题，我们开发了 Glo-UMF，一个集成了分割、分类和检测的统一多模型框架，以系统量化关键的超微结构特征。方法：Glo-UMF 通过构建三个专用的深度模型来解耦量化任务：一个超微结构分割模型、一个肾小球滤过屏障（GFB）区域分类模型和一个电子致密物沉积（EDD）检测模型。它们的输出通过一个包含自适应 GFB 裁剪和测量位置筛选的后处理工作流程进行整合，提高了测量的可靠性，并提供了克服传统分级局限性的全面量化结果。结果：在 372 张电子显微镜图像上训练后，Glo-UMF 能够同时量化肾小球基底膜（GBM）厚度、足突融合（FPE）程度和 EDD 位置。在涵盖 9 种肾脏病理类型的 115 个测试病例中，自动量化结果与病理报告显示出高度一致性，在 CPU 环境下平均每例处理时间为 4.230.48 秒。结论：Glo-UMF 的模块化设计允许灵活的扩展性，支持多种特征的联合量化。该框架确保了稳健的泛化能力和临床适用性，展示了作为肾小球病理分析中高效辅助工具的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2508.10351,
title = {Glo-UMF: A Unified Multi-model Framework for Automated Morphometry of Glomerular Ultrastructural Characterization},
author = {Zhentai Zhang and Danyi Weng and Guibin Zhang and Xiang Chen and Kaixing Long and Jian Geng and Yanmeng Lu and Lei Zhang and Zhitao Zhou and Lei Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10351},
year = {2025}
}
备注
17 pages, 6 figures