Jul, 2022

使用三维心血管免疫荧光图像中的点注释进行弱监督的深度个体细胞核检测

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TL;DR本研究旨在开发一种自动计数血管壁动脉粥样硬化斑块细胞的方法，并使用弱监督学习方法训练 HoVer-Net 模型来检测荧光图像中的细胞核，并使用熵最小化损失函数来提高该模型在周围未标记区域的预测置信度。
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发现论文，激发创造
  • 基于标签高效的对比学习模型的三维心血管免疫荧光图像核的检测与分类

    我们提出了一种基于可标注效率的对比学习模型（LECL），用于在 3D 免疫荧光图像中检测和分类各种类型的细胞核，该方法克服了使用点注释进行训练时的困境，并采用扩展的最大强度投影方法解决了多个 z 堆叠帧引起的问题。我们在心血管数据集上进行了实验，并发现我们的框架在检测和分类 3D 免疫荧光图像中的各种细胞核方面是有效且高效的。

    Sep, 2023

  • 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

  • 使用点注释进行细胞核分割的伪边缘网络

    本文提出了一种较少注释的、基于点的核分割方法，引入了一种叫做 PseudoEdgeNet 的辅助网络，可以引导分割网络识别核边缘，提高整个系统的性能。实验表明，在两个公共数据集上，该方法始终优于其他弱监督方法。

    Jun, 2019

  • 使用点标注技术的细胞端到端识别

    本文介绍了一种基于点的细胞检测和分类框架，该框架采用了直接回归和分类方法，并采用金字塔式特征聚合策略同步处理底层特征和高层语义。实验结果表明，该方法在在免疫组织化学图像的分析中有着较高的准确性和效率，并具有较高的协助病理学家评估的潜力。

    Jul, 2022

  • 基于检测响应传播的弱监督细胞实例分割

    本文提出了一种弱监督方法，可以在密集条件下分割相互接触、边界不清的单个细胞区域，无需单独的训练数据，通过多种显微镜捕获的多种细胞类型的数据集验证了该方法的有效性。

    Nov, 2019

  • 基于对比度变分模型的组织病理学图像点注释弱监督分割

    本研究提出了一种基于对比的变分模型，用于生成组织病理学图像分割效果，旨在作为弱监督深度学习分割模型的可靠补充监督，并证明其在组织病理学图像分割方面的有效性和效率。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习的数字乳腺癌免疫组织化学图像精确自动化量化的实例分割

    使用基于深度学习的实例分割体系结构的自动量化方法，成功地将细胞核和膜生物标记物应用于免疫组化染色的胸部肿瘤图像，并集成到开发的网络平台中，作为病理学家的决策支持工具。

    Nov, 2023

  • 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

  • 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

  • 循环学习：连接图像级标签和细胞核实例分割

    本文提出了一种称为循环学习的新型图像水平弱监督方法，应用于核实例分割，通过将前端分类和后端半监督实例分割任务相结合，循环共享知识，从图像级标签中提取潜在信息，实现更好的优化，其在三个数据集上的实验均表现出优秀的广泛性，并取得了与完全监督方法可比较的性能。

    Jun, 2023