Jul, 2018

PhaseStain: 使用深度学习对无标记定量相位显微镜图像进行数字染色

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TL;DR使用深度学习的数字染色技术 PhaseStain 能将实验室内不需要标记的组织切片的量化相位图像转变成相当于组织经过染色的亮场显微镜图像的等效图像，以 Hematoxylin 和 Eosin，Jones' stain 和 Masson's trichrome stain 技术染色的实验室内标本数字染色，能减少化学染色的需求，降低样品制备成本和节省时间。
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发现论文，激发创造
  • 采用 3D Epi - 模式定量相位成像和虚拟 H&E 染色的无标签和无玻片组织组织学

    该研究结合 3D 量化相位成像技术和非监督生成对抗网络管道，将未修改的厚组织的 qOBM 相位图像映射到类似于 H＆E 的 vH＆E 图像。这种有望显著节省肿瘤筛查、检测、治疗指导等时间、费用和人力的深度学习 qOBM 方法能够为组织病理学的新工作流程提供新的可能性。

    Jun, 2023

  • 基于深度学习的自动荧光虚拟组织染色技术

    本研究使用基于深度学习的生成对抗网络模型，将未标记组织样本的自动荧光图像转化为等效于其染色样本的亮场图像，实现了一种免标记虚拟染色的显微镜图像制作方法，有效节约了组织学检查的时间和成本。

    Mar, 2018

  • 使用光子吸收遥感显微术进行无标记组织学的自动全层扫描成像

    利用第一代透射式光子吸收遥感显微镜的标签自由组织学平台，以及 pix2pix 实验，全面提高了组织学诊断的效率和疾病诊断的准确性，同时允许光学方法（标签自由的）与传统染色工艺进行对比，应用广泛。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习的将 H&E 染色转变为特殊染色

    本研究应用有监督学习的计算机染色转换技术，将经典的血红蛋白与嗜酸性染色（H&E）转换为肾脏穿刺活组织检测中的不同特殊染色，从而改善了多种非肿瘤性肾脏疾病的初步诊断质量，并减少了医疗系统和患者的时间和成本负担。

    Aug, 2020

  • 基于 GAN 的虚拟染色：全切片图像分析的有希望解决方案

    本文提出了一种基于条件 CycleGAN 网络的方法，将 H＆E 染色图像转换为 IHC 染色图像，实现同一切片的虚拟 IHC 染色，并展示了该方法在图像转换方面的优越性。

    Jan, 2019

  • 使用生成对抗神经网络进行前列腺活检 RGB 图像的计算组织染色和去染色

    该研究提出了两种新方法，使用条件生成式对抗网络进行机器学习，来实现对前列腺活检组织的计算机 H&E 染色和去染色，进而提高了组织结构等的相似性指数。

    Oct, 2018

  • 深度学习在计算病理学中数据增强和染色归一化效果的量化分析

    本文研究组比较了针对组织切片染色变异的两种技术：染色色彩扩增和染色色彩规范化，并在异质性数据集上量化了它们对卷积神经网络分类性能的影响，并提出了一种使用神经网络进行无监督染色色彩规范化的新方法。

    Feb, 2019

  • StainGAN：数字组织学图像染色风格转移

    利用深度学习方法的 CycleGANs，不需要专家选择代表性的参考标本，解决了数字化组织学诊断中由于多种因素引起的染色剂颜色变化引起的难题，并在乳腺癌肿瘤分类等临床应用中得到了验证。

    Apr, 2018

  • 内外网单色虚拟 HE 染色

    介绍了一种用于虚拟染色任务的新型网络 In-and-Out Net，基于生成对抗网络（GAN），能够将表皮镜下反射共聚焦显微镜（RCM）图像高效地转化为血红素和噻唑蓝（H&E）染色图像，提供了用于虚拟染色任务的有价值的工具，推动了组织学图像分析领域的发展。

    May, 2024

  • 从全切片图像到生物标志物预测：结合计算病理学的端到端深度学习协议

    该研究论文介绍了一种实用的基于深度学习的固体肿瘤相关建模工作流程（STAMP），使得可以直接从组织病理学图像中预测生物标志物。它包括问题定义、数据预处理、建模、评估和临床转化五个主要阶段，并且注重作为一个合作框架，为临床医生和工程师在计算病理学领域开展研究项目提供支持。

    Dec, 2023