May, 2023

乳腺癌免疫组织化学图像生成：基准数据集和挑战评估

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TL;DR本文介绍了乳腺癌免疫组化图像生成挑战赛，旨在探索深度学习技术在病理图像生成领域的新思路并促进研究。我们进一步分析了该领域的当前限制并预测了未来的发展。发放的数据集和挑战将希望能激发更多学者共同研究更高质量的免疫组化染色图像的生成。
发现论文，激发创造
  • BCI：金字塔 Pix2pix 生成乳腺癌免疫组织化学图像

    提出了一种乳腺癌免疫组化标准，能够通过 HE 染色图像的合成直接综合 IHC 数据，可用于 HER2 表达评估的病理研究。

    Apr, 2022

  • 全自动基于深度学习的免疫组织化学报告算法的开发与验证

    使用基于深度学习的半监督训练的全自动决策支持系统 (DSS)，对浸润性导管癌进行免疫组化评分，从而提高免疫组化评分的准确性和治疗决策，特别是在专家不可用的情况下。

    Jun, 2024

  • 免疫组织化学生物标志物引导的组织病理学图像检索

    本研究提出了一种有针对性的图像搜索方法来改善肿瘤检测和癌症诊断。通过多种免疫组化染色技术，将图像合并生成复合标记物图像，并利用深度学习技术实现对癌变或异常组织信息的高效筛查，从而提高了搜索引擎的精确度。

    Apr, 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

  • 乳腺组织病理学 H&E 全切片图像的公开数据集：系统综述

    通过对乳腺癌组织标本图像的数据集进行系统回顾，发现了 12 个公开的数据集，并对每个数据集的元数据和特征进行了报告，同时编制了一个文章中使用的补充资源列表。此外，还强调了建立乳腺癌 WSI 数据集元数据报告指南的必要性。

    Jun, 2023

  • 利用深度学习和金字塔采样进行乳腺癌图像中的自动 HER2 评分

    使用深度学习方法对免疫组织化学染色的乳腺癌组织图像进行 HER2 状态自动分类，以提高诊断准确性和评估速度，对乳腺癌的治疗规划可能产生重大影响。

    Apr, 2024

  • BACH：乳腺癌组织学图像大挑战赛

    利用组织学图像的自动分类方法可以提高乳腺癌的诊断准确性，并通过组织学图像的自动分类的算法进一步推进形态学领域的发展。本文评估了在大型数据集上集成卷积神经网络的方法，将其用于在乳腺癌图片的分类问题，并在自动分类的准确性方面取得了一定的进展。

    Aug, 2018

  • 深度学习在乳腺癌组织学分类中的应用

    本研究利用深度学习方法，通过提取细胞核密度区域进行分类，通过 fine-tuning 原始的 Inception-v3 卷积神经网络，从而达到了对四种类型的 H&E 染色乳腺组织图像进行分类，并获得了高达 85% 的整体精确度和 93% 的癌症诊断精确度。

    Feb, 2018

  • IHC 在 H&E 整片图像分析中的应用：通过两阶段多模态双线性汇聚融合提高癌症分级

    通过将免疫组化数据与 H&E 染色图像相结合，将其纳入机器学习模型中，可以提高癌症分级的预测结果。提出的框架在公共数据集 BCI 上取得了令人印象深刻的 0.953 的高准确率。

    May, 2024

  • 从 H&E 染色的乳腺癌图像中预测 Ki67、ER、PR 和 HER2 状态

    通过使用机器学习方法和数字病理学，本研究建立了一个大规模数据集（185,538 张图像），通过可靠的 Ki67、ER、PR 和 HER2 状态测量结果，验证了基于 ViT 的标准流水线能够在正确的标注协议下达到大约 90% 的预测性能，同时揭示了训练分类器定位相关区域的能力，为未来改进本领域的本地化工作提供了启示。

    Aug, 2023