题目：病理图像典型质量因素的评价方法研究

临床上，病理图像的质量会直接影响最终的诊断结果，无论是临床医师，还是病理图像自动分析诊断系统，都需要质量合格的病理图像，才能得到可靠的诊断结果。本文针对病理图像的染色质量评价展开研究工作，旨在实现病理图像染色质量的综合评价，为病理图像自动分析系统提供第一步的质量保障。

论文首先阐述了病理图像质量评价相关的国内外现状，借鉴已有的经典评价方法，并结合病理图像的失真情况来设计病理图像质量评价方法。在影响病理图像质量的因素中，颜色是最关键的，本文通过对大量病理图像进行观察分析，并结合临床上对病理图像染色质量的要求，总结出了四种染色方面的质量问题，包括：细胞核、质颜色对比模糊；过染或染色不足；染色不均匀；存在空隙区域。针对病理图像染色方面的这四种失真，本文首先采用颜色反卷积方法，将细胞核和细胞浆进行分离。在此基础上，设计了四个客观指标对上述四种染色问题分别进行评价，这四个指标分别为：颜色对比度、颜色偏离度、颜色信息熵、空隙区域破碎度。

由于一幅病理图像有可能存在多种颜染色质量问题失真，因此，本文在单指标评价的基础上，进一步研究了综合评价方法。论文采用了BP神经网络建立病理图像染色质量的综合评价模型，实现了病理图像染色质量的综合评价。

论文最后以人眼主观观察方式，对病理图像的质量进行主观打分，并将该分值作为其质量真值。将BP神经网络综合评价的结果与质量真值进行对比，最终达到了85.7%的评价准确率，证明了本文提出的综合评价方法的有效性。