Sep, 2018

组织病理图像中多个器官核分割的深度对抗训练

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TL;DR利用 cGAN 训练的条件生成模型，基于合成和真实数据，实现了针对不同器官、地点、患者和疾病状态的细胞核分割，优于传统方法。
nuclei segmentationcomputational pathologycnn-based approachdeep learningconditional generative adversarial network
发现论文，激发创造
  • 基于生成式对抗网络的组织病理图像细胞级视觉信息无监督学习

    本文提出了一种新的联合生成 - 对抗网络架构，通过学习细胞级别的视觉表示来执行无监督的细胞级别视觉表示学习，并利用这种学习开发了一种能够在骨髓数据集上进行组织病理学图像分类的流程。

    Nov, 2017

  • 无监督组织病理图像合成

    本研究提出了一种无监督学习的方法，利用生成对抗网络（GAN）生成与真实组织学图像相似的组织学图像，以提高分类 CNN 的性能，该方法不仅能在缺少监督数据的情况下有效地进行癌症诊断，而且对于含有监督数据的情况仍能表现出色。

    Dec, 2017

  • 利用组织病理图像中的部分点注释进行弱监督深度细胞核分割

    本文提出了一种基于部分点注释的弱监督分割框架，其中包括两个阶段的半监督策略和深度神经网络的使用，使得核分割的自动化处理不需要大量的标注数据和额外的计算负担。

    Jul, 2020

  • HoVer-Net: 多组织组织学图像中细胞核的同时分割和分类

    通过使用卷积神经网络将核数据分离和分类，进而对数字病理学的工作流程进行优化。

    Dec, 2018

  • 领域对抗神经网络解决组织病理学图像外观差异问题

    通过对颜色进行增强和基于领域对抗训练的方法，可以改善深度学习方法的泛化能力，从而提高乳腺癌组织学图像中有丝分裂的检测效果。

    Jul, 2017

  • 基于实例感知的无监督核分割学习

    本文提出了一种自监督学习框架，通过对卷积神经网络进行尺度三元组学习和数量排序等两个子任务，隐式地利用细胞核大小和数量的先验知识，从原始数据中挖掘出特征表示，最终在公开数据集上取得了非常好的结果，大大提高了细胞核实例分割的准确性。

    Jul, 2020

  • 数字癌症组织的多器官细胞核同时语义分割、实例分割和分类的自底向上三合一框架

    通过引入附加的解码器头部使用独立的加权损失函数，该研究提出了对数字组织学中核的同时实例分割和分类的多阶段方法，以在高质量实例分割和核分类方面取得了显著的性能改进，并且在 19 种类型的组织上具有广泛的适用性和较低的复杂性。

    Aug, 2023

  • 使用图卷积神经网络进行组织病理学图像的可视化

    该论文提出了一种基于图卷积网络和注意机制的方法，将组织学检查作为细胞核图的形式来进行深度学习，达到疾病诊断的可解释性。

    Jun, 2020

  • 学习基于子分区的异质感知领域自适应细胞核分割

    我们首次提出了开放式复合域适应（OCDA），明确考虑组织病理学领域内的异质性，并引入两阶段分离框架来获取图像和实例层面的领域不变特征表示，以解决核心问题。实验证明我们的方法在各种不同数据集的跨模态和跨染色情况下优于最先进的无监督域自适应和 OCDA 方法。

    Jan, 2024

  • NuCLS: 一种可扩展的众包深度学习方法与数据集，用于细胞核分类、定位和分割

    本文中，我们介绍了一种吸引医学生和病理学家参与的方法，用于在乳腺癌中标注细胞核的数据集，其中建议的注释可以通过弱算法来改善，该算法可用于训练分割算法，这种方法被称为 DTALE，旨在通过核分割和形态学特征来提高核分类模型的透明度。

    Feb, 2021