Apr, 2023

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

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TL;DR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。
histologylabel-freephoton absorption remote sensing microscopedigital pathologydiagnostic efficiency
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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 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

  • 为低资源环境重新思考组织学切片数字化工作流程

    本研究提出了一种新的云数字切片工作流，通过上传低质量视频从廉价且便宜的显微镜中获取整张扫描仪质量的全切片图像（WSIs）。

    May, 2024

  • 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

    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。

    Jul, 2018

  • 无标记尸检组织的虚拟组织学染色

    通过虚拟染色技术，我们报告了尸检组织的首次实证，并展示了经过训练的神经网络可以快速将无标记尸检组织切片的自动荧光图像转化为与相同样品的苏木精和伊红 (HE) 染色版本相匹配的亮场等效图像，消除了传统组织化学染色中固有的由于尸体组织延迟固定引起的严重染色伪影，使其可以在新的经历严重自溶的尸检组织样品中有效地强调细胞核、细胞质和细胞外特征，该技术还可应用于坏死组织，能够快速且具有低成本地生成无伪影的 HE 染色，同时减少了与标准组织化学染色相关的劳动、成本和基础设施需求。

    Aug, 2023

  • 仅使用切片级别标签的临床启发式细胞学全幅图像筛查

    本文提出了一种新颖的自动标签高效 WSI 筛查方法（简称 LESS），用于只具有载玻片级别标签的细胞学诊断，该方法采用 VPU 学习提高 WSI 级别标签的补丁级特征学习的效率，并使用跨注意视觉变换器（CrossViT）融合多尺度补丁级数据并执行 WSI 级分类，实现了自动细胞学膀胱癌筛查。

    Jun, 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

  • 关于组织病理学图像搜索

    通过相似性计算，利用病理组织学的病理图像可以在研究和临床环境中进行病人之间的匹配，最近的搜索技术进展为细胞结构的定量化提供了可能，可实现不同组织类型的比较，从而对诊断、预后和新患者的预测提供推论，本文综述了用于计算病理学研究中高效、快速和有效的图像搜索方法的最新发展。

    Jan, 2024

  • 无监督高吞吐量定量位相图像中细胞和细胞核的分割

    建议使用无人值守的多阶段分割方法进行细胞核的自动、快速、无监督分割，并利用该方法的定量相位信息来介绍新的细胞质和细胞核特征，以提高细胞学诊断的可行性和可解释性。

    Nov, 2023