一种自动化方法，用于定量和分形分析免疫染色

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目标。在组织反分析（TCA）中，复杂组织学部分的数字图像分为相等大小和形状的元素，并且为每个元素计算了包括灰度，颜色和纹理特征的数字信息。在这项研究中，我们评估了TCA对量的定量描述以及免疫染色材料的分布的可行性。方法。第一步，我们的系统一方面接受了背景和组织的区分，另一方面是在背景和组织之间进行区分的，另一方面是在另一方面区分背景和所谓的其他组织。在第二步中，将自动筛选免疫染色的载玻片，并测试该过程的细胞角蛋白（CK）和白细胞共同抗原（LCA）免疫阳性结构的定量描述。此外，将分形分析应用于描述免疫染色材料的结构分布的所有病例。结果。当评估CK和LCA染色结构的数量和百分比时，该程序对免疫阳性组织成分的相对量进行了可重现的评估。此外，通过分形维度发现了免疫阳性模式的可靠分类。结论。组织反分析与分类树和分形分析相结合是一种完全自动化的，可再现的方法，用于免疫组织学中的定量描述。

分析性细胞病理学

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