深度学习架构在兔脑光血栓损伤区域组织病理学图像分类中的比较研究

本研究针对光血栓损伤区域的组织病理学图像分类难题，研究人员系统比较了六种CNN架构（ResNet-18、MobileNet V2等）在兔脑H&E和Nissl染色图像中的性能。结果显示InternImage和DenseNet-121/169在H&E图像分类中达到99.85%准确率，DenseNet-121在Nissl图像中兼具高精度（99.69%）与快速推理（4.384秒），为实时组织学分析提供新工具。该研究为卒中动物模型的组织病理学AI辅助诊断奠定技术基础。

　　

在神经科学研究领域，光血栓动物模型是探索脑卒中等疾病机制的重要工具，但传统组织病理学评估长期面临主观性强、效率低下等挑战。尤其当面对边界模糊、异质性高的光血栓损伤区域时，人工判读的重复性往往难以保证。针对这一痛点，韩国大邱庆北医疗创新基金会（Daegu-Gyeongbuk Medical Innovation Foundation, K-MEDI hub）的科研团队在《Biomedical Signal Processing and Control》发表了一项创新研究，系统评估了六种深度学习架构在兔脑光血栓损伤分类中的性能，为AI辅助病理诊断提供了重要技术参考。

研究团队采用H&E和Cresyl Violet（Nissl）两种染色方法的兔脑组织切片图像，构建包含正常组织、坏死细胞区域和光血栓损伤的三分类数据集。关键技术包括：1）建立光血栓兔模型并制备组织切片；2）应用六种CNN架构（ResNet-18、MobileNet V2、EfficientNet B0、InternImage及DenseNet-121/169）进行迁移学习；3）通过500轮训练比较准确率、F1值和推理速度等指标。

性能比较
在H&E染色数据集上，InternImage以99.85%准确率和0.9985的F1值表现最优，其复杂架构（29.94M参数）能捕捉细微细胞形态变化。DenseNet系列同样表现突出，其中DenseNet-121在Nissl染色图像分类中实现99.69%准确率，且推理速度最快（4.384秒），显示其在实时分析中的独特优势。

讨论与意义
该研究首次系统验证了深度学习在光血栓组织病理学分析的适用性。InternImage通过动态卷积和空间稀疏性机制有效识别核固缩（pyknosis）等细微病变；DenseNet的特征复用机制则显著提升小样本学习效率。这些发现不仅为卒中病理研究提供自动化工具，其方法论更可拓展至其他器官疾病的组织学分析领域。

结论
所有测试架构均实现>98%的分类准确率，其中InternImage和DenseNet-121/169在两类染色图像中表现最佳。研究证实深度学习能克服传统方法的主观性局限，尤其DenseNet-121在速度与精度的平衡使其成为实时诊断的理想选择，为临床前研究的数字化转型提供了关键技术支撑。