雞胚絨毛尿囊膜(cam)模型中血管分割與量化的研究

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1、雞胚絨毛尿囊膜(CAM)模型中血管分割與量化的研究第一章緒論1.1引言癌癥這一疾病威脅著人類的健康，它在發(fā)達(dá)國家中已成為主要死亡原因之一。而癌癥和血管新生有著極為緊密的聯(lián)系，通過研究不同藥物對血管新生的抑制作用，可以找到具有抗癌性的新生藥物，所以研究血管新生和尋找治療癌癥的藥物已經(jīng)成為一個很重要的科研項(xiàng)目。血管新生是胚胎發(fā)育所必需的一種非常規(guī)律的生理現(xiàn)象，也是在完整生物體內(nèi)存在的生理學(xué)現(xiàn)象[1]。近期來科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，血管新生不但是正常生理變化所不可少的過程，而且和腫瘤組織的生長也有密切關(guān)系。在腫瘤形成的初始階段，癌細(xì)胞周圍和本身的結(jié)締組織，會分泌許多促進(jìn)血管生長的物質(zhì)。這些物質(zhì)也會激活血管

2、內(nèi)皮細(xì)胞，導(dǎo)致發(fā)生如下變化：腫瘤細(xì)胞周圍的結(jié)締組織被破壞；內(nèi)皮細(xì)胞會向由分泌物刺激血管新生的方向移動；內(nèi)皮細(xì)胞增生；內(nèi)皮細(xì)胞繼續(xù)產(chǎn)生新生血管。另外，當(dāng)腫瘤大小超過2-3mm的時候，需要新生血管為其提供生長所需要的養(yǎng)料。血管新生和腫瘤的轉(zhuǎn)移也密切相關(guān)，腫瘤細(xì)胞在進(jìn)入血液循環(huán)系統(tǒng)之前，需要先生成新生血管，然后通過新生血管把腫瘤細(xì)胞輸送到目的地。所以血管新生和腫瘤之間關(guān)系緊密[2-3]。為了驗(yàn)證血管新生和腫瘤的緊密關(guān)系，科學(xué)家進(jìn)行了大量的腫瘤實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)顯示：在動物身上無血管新生的地方種植癌細(xì)胞，則腫瘤會處于休眠狀態(tài)；但在動物身上血管生長豐富的部位種植腫瘤細(xì)胞，則腫瘤會加速生長。另外，科學(xué)家還對

3、腫瘤，血管新生及其抑制或促進(jìn)血管新生的藥物之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)顯示對有腫瘤的區(qū)域注射具有抑制血管新生的藥物，則腫瘤的生長速度會減緩；反之，若注射促進(jìn)血管新生的藥物，那么會加速腫瘤生長。因此血管新生是腫瘤惡性生長的必要條件，沒有血管新生，腫瘤細(xì)胞就不可能惡性生長繁殖。所以血管新生已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)上研究抗血管新生藥物及治療癌癥等重大疾病的一個重要科研突破口。通過研究血管生長的水平就可以衡量血管新生的狀況。1.2雞胚絨毛尿囊膜(CAM)模型介紹雞胚絨毛尿囊膜(CAM)模型是研究血管形成和抗血管新生的理想體內(nèi)模型。雞胚絨毛尿囊膜(CAM)是雞蛋殼內(nèi)膜上生長的一個豐富血管結(jié)構(gòu)。把雞蛋放在常溫37&

4、deg;的適宜其生長的孵化器中培養(yǎng)，在胚胎發(fā)育的第四天和第五天，尿囊膜中胚層和絨毛膜中胚層結(jié)合在一起就形成了雞胚絨毛尿囊膜薄膜(CAM)，在整個胚胎發(fā)育的過程中，它供給胚胎生長所需的氧氣，雞的胚胎發(fā)育一般是21天，在雞胚孵化到第19天這個期間，CAM是胚胎里面的二氧化碳和氧氣的交換場所，會長出含有大量血管的薄膜。CAM的組織結(jié)構(gòu)因含有大量的不斷擴(kuò)張分支的微血管而表面積增大，通過血液可以提供胚胎發(fā)育所需要的氧氣。CAM血管的生長周期大體上可以分為早期，中期和晚期；早期為第五天到第七天，在這個過程中，CAM血管以毛細(xì)血管的出芽方式生長；中期為第八天和第十二天，CAM血管中微血管生長迅速，毛細(xì)

5、血管內(nèi)壁中的內(nèi)皮細(xì)胞相互鏈接構(gòu)成血管網(wǎng)絡(luò)；第十三天到第十九天是晚期，CAM網(wǎng)絡(luò)血管擴(kuò)充，最后達(dá)到成熟的形態(tài)學(xué)形態(tài)[7]。如圖1-1即為CAM模型中的CAM圖像。由于目前對體內(nèi)新生血管形成的定量評價尚無精確有效的方法，而雞胚尿囊膜技術(shù)因取材方便、無需特殊設(shè)備、經(jīng)濟(jì)、實(shí)驗(yàn)周期短、又能定性或半定量地檢測腫瘤組織、細(xì)胞分泌成分及各種生物因子對血管的活性作用、在透明膜上觀察到的結(jié)果較可靠等優(yōu)點(diǎn)，因此是研究腫瘤生物學(xué)特性，特別是腫瘤誘導(dǎo)血管生成的良好模型。.第二章CAM血管分割算法的評價方法2.1常用的醫(yī)學(xué)圖像分割評價指標(biāo)圖像分割的評價方法通?？煞譃殚g接實(shí)驗(yàn)法和直接分析法。直接分析法是通過研究算法本

6、身的原理、性質(zhì)、復(fù)雜度等方面來進(jìn)行理論分析。評價指標(biāo)有：算法的時間復(fù)雜性和空間復(fù)雜性，算法的運(yùn)行方式（串行、并行），對先驗(yàn)知識的利用程度以及算法的穩(wěn)定性和抗噪性等。分析法評價的優(yōu)點(diǎn)在于：評測結(jié)果客觀，可以發(fā)現(xiàn)算法實(shí)質(zhì)的缺陷，容易找到算法的改進(jìn)方向。缺點(diǎn)是許多算法直接分析比較困難，而且不容易獲得分割算法的所有性質(zhì)。實(shí)驗(yàn)法則是根據(jù)分割算法對圖像分割的結(jié)果的質(zhì)量來對算法性能進(jìn)行評價。通常利用待評價算法去分割圖像，通過對分割結(jié)果研究度量來評價該分割算法的優(yōu)劣。實(shí)驗(yàn)法又可細(xì)分為差異實(shí)驗(yàn)法和優(yōu)度實(shí)驗(yàn)法。差異實(shí)驗(yàn)法則是在已經(jīng)有分割的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果下，將分割算法分割的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行對比，根據(jù)其差異性來判斷

7、算法的性能。優(yōu)度實(shí)驗(yàn)法通常利用一些度量參數(shù)來描述已分割結(jié)果圖像的特征，然后依據(jù)優(yōu)度值來評價該分割算法的性能。圖像分割評價框架如圖2-1所示。對于醫(yī)學(xué)圖像分割來說，其分割結(jié)果的評測通常需要結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像本身的需求和特點(diǎn)，通常采用差異實(shí)驗(yàn)法。醫(yī)學(xué)圖像的參考圖像(Reference)和標(biāo)準(zhǔn)分割結(jié)果(GroundTruth)通常利用下幾種方法獲取：1)專家的手動分割結(jié)果。人工手動分割受主觀因素的影響，在分割過程中可能出現(xiàn)隨機(jī)誤差，這導(dǎo)致不同的