Apr, 2015

基于 Patch 的卷积神经网络用于全切片组织图像分类

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TL;DR通过训练决策融合模型以及利用 EM 方法自动定位有效的 Patch，可以实现对肿瘤亚型的分类，其分类精度与病理学家之间的一致性相似，这种基于 Patch 的 CNN 可以比基于图像的 CNN 更好地处理图像分类任务。
convolutional neural networkscancer subtypespatch-level classifierdecision fusion modelexpectation-maximization
发现论文，激发创造
  • 克服基于 Patch 学习的限制，用于识别全扫描切片图像中的癌症

    本文讨论如何将深度学习用于对大型 WSI 图像进行癌症检测， 比较分析基于图像块或幻灯片的分类与需要在整个幻灯片上准确定位或分割癌症的方法之间的差异，并提出一种负数据采样策略，可显着降低假阳性率，并在肿瘤范围的错误率上取得 15% 的减少。

    Dec, 2020

  • 利用语义分割的多阶段病理图像分类

    本论文提出了一种新的模型结构，将基于补丁的分类模型和整个切片比例的分割模型相结合，以提高自动病理诊断的预测性能，并通过优化方法，使模型部分地进行端到端学习，应用于 WSI 的肿瘤 / 正常预测，与传统基于补丁的方法相比，分类的性能得到了提高。

    Oct, 2019

  • 上下文感知的叠式卷积神经网络用于对全幅组织病理学图像中的乳腺癌进行分类

    本文提出一种上下文感知的堆叠卷积神经网络模型，用于对乳腺癌组织 WSI 的细胞级信息进行分类，成功实现对病理组织的诊断和分类。

    May, 2017

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    本文提出了一种利用深度学习中的多例、领域对抗和多尺度学习框架，从组织病理学图像中识别癌症亚型的新方法，并在 196 个病例中测试，表明该方法比标准 CNN 或传统方法更准确，且与标准病理学家的准确性相当。

    Jan, 2020

  • 全切片图像是 2D 点云：基于补丁图卷积网络的上下文感知生存预测

    本研究提出了一种 Patch-GCN 算法，该算法可以对肿瘤微环境中的局部和全局拓扑结构进行建模，从而对患者的生存预后进行更好的预测。该算法通过 4,370 张 WSIs 的验证，在 5 种不同的癌症类型中，表现出比之前研究中所有的弱监督方法都要好。

    Jul, 2021

  • 多染色多层卷积网络用于多组织乳腺癌图像分割

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    Jun, 2024

  • Cluster-to-Conquer：全幻灯片图像分类端到端多实例学习框架

    本文提出了一种名为 C2C 的聚类解决方案，该方案通过聚类、采样数据以及使用自适应注意机制在自动疾病诊断领域中对大型 WSI 图像进行有效的分类和预测。

    Mar, 2021

  • 乳腺癌组织学图像分类的两级卷积神经网络

    此论文研究了乳腺组织的分类问题，提出了一种基于卷积神经网络的 “补丁 - 图像” 分类方法，并利用 ICIAR2018 数据集进行验证，在验证数据集上获得了 95% 的分类精度。

    Mar, 2018

  • 利用图神经网络进行组织病理学图像的表示学习

    本文介绍了一种基于图神经网络和 DenseNet 的方法，使用颜色选择和生成的样本 patches 并保持图像信息的关联性，以对肺癌的亚型进行精确分类。模型在 The Cancer Genome Atlas 数据集上表现出了 88.8% 的准确率和 0.89 的 AUC。

    Apr, 2020

  • 上下文感知自监督学习整张切片图像

    本文提出了一种通过将全切片图像 (WHIs) 表示为图来进行肿瘤诊断的方法，使用图卷积网络 (GCN) 捕获 WSI 中的上下文依赖关系，并使用自监督学习获取无标签数据的训练增强。这种方法利用节点表示 WSI 的 patch，是一种包含上下文信息的模型方案，相比于现有方法或基于多实例学习（MIL）的方案实现了性能的提升。

    Jun, 2023