Jun, 2022

基于弱监督的组织学图像腺体分割的在线易例挖掘

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TL;DR提出了一种在线易学例挖掘（OEEM）方法，该方法鼓励网络专注于可信的监督信号而非噪声信号，从而缓解了伪遮罩中不可避免的误报预测的影响，针对腺体数据集的特点，设计了强大的腺体分割框架，其结果在 mIoU 方面超过了许多全监督方法和弱监督方法使腺体分割方法性能提高了 4.4% 和 6.04%。
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发现论文，激发创造
  • 基于形态学启发的无监督腺体分割：选择性语义分组

    设计深度学习算法用于腺体分割对于自动癌症诊断和预后至关重要，然而昂贵的注释成本阻碍了该技术的发展和应用。本文首次尝试探索用于无监督腺体分割的深度学习方法，无需手动注释。为了克服语义分割方法在腺体图像上遇到的挑战，我们引入了关于腺体形态的经验性线索作为额外知识来指导分割过程。我们提出了一种新颖的基于形态学启发的选择性语义分组方法，通过该方法，最终分割网络能够学习关于腺体的综合知识，并产生清晰完整的预测。在 GlaS 和 CRAG 数据集上进行实验，我们的方法在 mIOU 上超过次优方法 10.56%。

    Jul, 2023

  • 组织学肿瘤弱监督多实例学习分割

    本文提出了一种弱监督整个切片图像分割的框架，利用标准的临床注释，采用多实例学习方案进行模型训练，并在 The Cancer Genome Atlas 和 PatchCamelyon 数据集上进行了评估，显示出一定的潜力.

    Apr, 2020

  • 使用深度多通道神经网络进行腺体实例分割

    利用深度多通道框架和卷积神经网络，基于评估指标，提出了一种新颖的，具有高效性和普适性的肠腺组织图像实例分割算法。

    Nov, 2016

  • MILD-Net: 腺体实例分割中最小信息损失扩张网络在结肠组织学图像中的应用

    本研究提出了一种基于完全卷积神经网络的方法，利用反卷积和空间上的金字塔池化，实现对结肠镜病理学图像中的腺体分割；此外，还使用随机变换来生成不确定性图以解决了高不确定性预测的问题，并且通过实验验证了模型性能优于现有方法。

    Jun, 2018

  • 有限标注数据下乳腺 X 光大片肿块分割的半监督和弱监督学习

    我们提出了一种半监督和弱监督学习框架，利用有限的强标注样本和充足的弱标注样本进行乳房肿块分割，以提高诊断乳腺癌的准确性。该框架包括一个辅助分支用于排除无关区域，一个分割分支进行最终预测，以及一个空间引导模块用于整合两个分支的互补信息。通过将编码的模糊特征分离为与病变相关的和其他的特征来改善性能，在 CBIS-DDSM 和 INbreast 数据集上的实验证明了我们方法的有效性。

    Mar, 2024

  • 自监督技术弥合组织学中弱监督和强监督之间的差距

    本研究使用自监督学习算法 MoCo v2 在组织病理学图像上进行了领域内特征提取训练，获得了比 ImageNet 预训练的特征提取器更好的性能，提高了半监督学习在组织病理学中的性能，同时展示了该特征提取器学到的组织结构嵌入空间具有生物学意义上的解离性。

    Dec, 2020

  • 仅使用全局标签的组织病理分类和疾病定位：一种弱监督方法

    提出了一种在弱监督学习下用于疾病定位的方法，使用预训练的深度卷积网络、特征嵌入、以及基于多实例学习的顶部实例和负面证据学习等技术，即使在没有像素级别注释的情况下，仅通过图像级标签进行训练也能够展现出与强监督学习相当的性能。

    Feb, 2018

  • 组织病理学图像分割的受限深度弱监督

    本文提出了一种新的弱监督学习算法，命名为 DWS-MIL，用于学习在组织病理学图像中分割癌症区域，该算法集成了全卷积网络、多尺度学习和正实例约束等技术，通过图像弱监督传递的信息完成分割任务，并在医学图像处理领域取得了最优结果。

    Jan, 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

  • 语义可转移的弱监督内窥镜病变分割

    本论文提出了一种用于弱监督内窥镜下病变分割的新语义病变表示转移模型，该模型可以从相关的完全标记的疾病分割任务中利用有用的知识，以提高目标弱标记的病变分割任务的性能，其中包括提出了基于伪标签生成器的伪像素标签生成方法，并将同一类别的动态搜索特征中心在不同数据集间对齐。

    Aug, 2019