基于人工智能算法的多温度条件下腐败组织细菌感染类型病理图像识别研究

本研究针对细菌感染类型鉴定在临床与法医实践中面临的时效性差、专业门槛高等问题，创新性地将AI算法与病理图像分析相结合，首次系统评估了不同温度（4?°C/25?°C/37?°C）下腐败组织的细菌分类效能。研究证实腐败因素（自溶/腐败）不影响模型性能，训练集与测试集的patch/WSI层级AUC分别达0.920/0.820以上，外部验证集patch级AUC超0.990，为法医病理学提供了可靠的AI诊断新范式。

　　

细菌感染始终是威胁人类健康的重大公共卫生问题，尤其在法医病理学领域，准确识别腐败尸体中的感染类型对死亡原因判定和传染病防控至关重要。传统微生物培养、PCR等检测方法虽可靠，但面临样本降解干扰、检测周期长（通常需48-72小时）、设备依赖性强等瓶颈。更棘手的是，尸体腐败过程中伴随的自溶（autolysis）和腐败（putrefaction）现象会显著改变组织形态学特征，这使得基于病理图像的目视诊断变得异常困难。

针对这一挑战，研究人员开展了一项突破性研究，首次探索人工智能（AI）算法在腐败组织细菌感染分类中的应用潜力。该研究创新性地构建了多温度梯度（4?°C/25?°C/37?°C）实验体系，系统评估了腐败因素对AI模型性能的影响。论文发表于《Journal of Microbiological Methods》，为法医微生物学领域提供了重要的方法论创新。

研究采用深度学习算法分析病理全切片图像（Whole Slide Image, WSI），通过patch-level（局部图像块）和WSI-level（全切片）双重评估体系验证模型效能。样本队列包含不同腐败阶段和温度条件下的感染组织，外部验证集来自独立机构的病例数据。关键技术涉及多尺度特征提取、迁移学习和ROC曲线（Receiver Operating Characteristic）统计分析。

模型性能验证
在25?°C、37?°C和4?°C条件下，模型对腐败组织的分类AUC（Area Under Curve）值均保持稳定，训练集patch-level达0.920以上，WSI-level超0.820；外部验证集patch-level表现尤为突出（AUC>0.990），证实温度波动和腐败进程不影响特征识别。

抗干扰能力分析
通过对比新鲜与腐败组织的特征激活图谱，发现模型主要捕获细菌定植区域的微结构模式（如炎性浸润、组织坏死），而非易受腐败影响的宏观形态学特征，这解释了其对腐败因素的强鲁棒性。

法医学应用验证
在模拟尸检场景的测试中，模型对破伤风杆菌、金黄色葡萄球菌等常见尸源性病原体的识别准确率与微生物培养结果高度一致（Kappa值>0.85），且检测时间缩短至20分钟内。

该研究首次证明AI算法能克服组织腐败带来的诊断干扰，其核心突破在于：1）发现微生物-宿主互作产生的微观病理模式具有温度稳定性；2）建立WSI多尺度分析框架，实现从局部特征到全局诊断的精准映射。这不仅为法医实践提供了快速、低成本的感染筛查工具，更开创了"计算法医病理学"（Computational Forensic Pathology）的新研究方向。值得注意的是，模型在4?°C（典型尸体保存温度）下的优异表现，使其特别适合尸检室环境应用。未来研究可进一步拓展至厌氧菌、真菌等更复杂的腐败微生物群落分析。