光學顯微鏡在癌症診斷中的應用

Abstract

在本文中，我們致力於開發提高癌症篩查的準確性和速度的方法，並搭建一個完整的全玻片掃描儀，以通過未來的深度學習來預測口腔癌的發展。 在第一個實驗中，我們使用程序自動計算三維核質比（核與細胞質），從而在進行病理診斷時降低了歧義。 第二組實驗我們使用醫院提供的新鮮的口腔腫瘤樣品來測試自發熒光，試圖區別正常，腫瘤和不典型增生的腫瘤部位。 第三組實驗我們與台大醫院合作，通過我們的自動掃描系統對口腔癌切片進行成像。 在未來通過與深度學習做結合，我們將來可以提高口腔癌分析的準確性。

In this study, we developed methods for accurate and rapid cancer screening, built a whole slide scanner for appropriate cancer diagnosis, and analyzed cancer growth via image processing. In the first experiment, we used our program to automatically calculate the three-dimensional nucleus-to-cytoplasm (N/C) ratio, thereby reducing the ambiguity during pathological diagnosis. In the second experiment, we performed autofluorescence image, on normal tissue, tumor, and dysplasia specimens. In the third experiment, we performed whole-slide imaging on histological sections of oral cancer slides using automatic scanning system.