近日，山东大学控制科学与工程学院、齐鲁医院等机构联合完成的一项题为《HSPath-Bench: A microscopic hyperspectral dataset and local-global  learning network for histopathological classification》的研究，在国际光学领域权威期刊《Optics and Laser Technology》上发表。

该研究在显微高光谱病理智能诊断领域取得系列重要突破，不仅构建了首个公开的、具有像素级标注的显微高光谱病理基准数据集，还提出了创新的分类框架，为实现精准、自动化的癌症病理分析提供了新的技术范式。此项研究的关键数据，由杭州高谱成像技术有限公司（以下简称“高谱成像”）提供的HY-5010显微高光谱成像系统采集完成。

填补数据空白，创新算法框架

本研究直面病理学中高光谱技术应用的两大核心瓶颈：高质量标注数据稀缺与复杂光谱空间信息利用不足。

1. 发布首个公开显微高光谱病理基准数据集

研究团队针对头颈癌（HNC）的免疫组化（IHC）与原位杂交（ISH）切片，构建了名为 “HSPath-Bench” 的基准数据集。该数据集包含超过60万个像素的多类别精细标注，涵盖了EGFR、P16、P53、P63、EBER五种关键生物标志物在不同染色强度下的光谱空间信息。这是国际上首次公开提供此类多类别、像素级标注的显微高光谱病理数据集，为全球学术界开发和验证相关算法提供了至关重要的公共平台，将极大推动该领域的研究进程。

2. 提出创新的M²BS波段选择与ALGFF特征融合算法

为解决高光谱数据波段冗余和局部-全局特征融合难题，研究团队提出了两大核心算法：

• 最大质量波段选择（M²BS）算法：该算法创新性地以“质量”（信息密度与特征空间体积的乘积）为度量，在有效剔除冗余光谱波段的同时，最大程度保留了具有判别力的关键光谱信息，提升了后续处理的效率与精度。

• 自适应局部-全局特征融合（ALGFF）模块：该模块创新性地将卷积神经网络（CNN）提取的局部细节特征与Swin Transformer捕获的全局上下文语义进行自适应通道融合，使模型能够同时洞察细胞级的细微差异和组织级的整体分布模式。

  
  

3. 实现优于现有方法的分类性能

在构建的HSPath-Bench数据集上，该研究提出的完整框架在头颈癌IHC/ISH切片分类任务中，多项指标达到最优（SOTA）水平。特别是在训练样本极少的条件下（每类仅5个标注像素），模型依然表现出强大的泛化能力和鲁棒的分类精度，为临床实践中标注成本高、样本获取难的现实挑战提供了可行的AI解决方案。

高谱成像HY-5010显微高光谱成像系统提供精准数据

本项研究的可靠性建立在原始高光谱数据的精确性与一致性之上。研究中所有病理切片的高光谱图像数据，均通过高谱成像的 HY-5010显微高光谱成像系统采集获得。

与传统的RGB显微镜成像只能获取有限的光学信息不同，HY-5010系统能够在400-1000nm的光谱范围内，以优于2.8nm的光谱分辨率，连续采集300个波段的高维光谱数据。这意味着系统为病理切片上的每一个微米级的像素点，都记录了一条独一无二的、反映其生化成分的“光谱指纹”。正是这些蕴含丰富分子信息的连续光谱，使得研究团队提出的AI算法能够精准区分在形态和常规染色下难以辨识的、不同表达强度的生物标志物区域。

论文明确指出，该系统具备自动对焦与扫描功能，能够在保证高空间分辨率的同时，高效、稳定地获取整个感兴趣区域（ROI）的空间-光谱立方体数据，为后续的定量化分析和算法训练奠定了坚实的基础。

为生命科学研究提供先进的光谱视觉工具

高谱成像致力于将先进的高光谱成像技术赋能于生命科学前沿研究。本次山东大学团队的突破性工作，再次验证了高谱显微高光谱设备在数字病理、生物医学研究领域的强大应用潜力。

HY-5010显微高光谱成像仪作为一款专业的一体化显微高光谱成像平台，其优势在于：

• 高精度光谱获取：采用色散型分光原理，确保光谱数据准确，支持反射与透射两种成像模式，适应多样本类型。

• 显微级空间分辨率：与显微镜光路无缝耦合，可实现高倍率下的微区光谱成像，满足病理细胞级观测需求。

• 流程化与稳定性：内置扫描与自动校准功能，简化操作流程，确保大批量样本数据采集的一致性与可重复性。

我们很荣幸看到，高谱成像的技术正成为国内外顶尖科研团队探索生命奥秘、攻克临床难题的得力工具。

未来，高谱成像将继续聚焦客户需求，深化技术研发，为全球的科研工作者与行业专家提供更强大、更精准的多维感知解决方案，共同推动精准医疗与生命科学的进步。

论文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0030399225020043?via%3Dihub

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