Jun, 2023

通过双模式对比学习从 H&E 组织学图像中空间预测基因表达

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TL;DR该研究提出一种生物模态嵌入框架 Bi-modaL Embedding for Expression Prediction (BLEEP)，可以生成整张组织学图像中的基因表达文件，以此代替传统的时间与金钱代价高昂的基因表达分析方式进行医学诊断和研究。
histology imaginggene expression profilingmolecular mechanismsbi-modal embedding for expression predictionhigh-throughput analysis
发现论文，激发创造
  • 通过多视图图形对比学习与 HSIC 瓶颈正则化从组织学中预测空间分辨率基因表达

    通过多视图图对比学习和 HSIC 约束正规化方法构建的空间转录组学 (ST) 框架 (ST-GCHB)，以学习共享表示来考虑空间依赖性，从而根据查询的图像点来估计相应的基因表达量。

    Jun, 2024

  • 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

  • hist2RNA：由乳腺癌组织病理学图像预测基因表达的有效深度学习架构

    利用数字组织病理学图像和深度学习，通过一个新的计算方法 (hist2RNA) 来预测含有 138 个基因的新型分子表型检测结果，包括腺激素受体阳性的乳腺癌亚型，并能为患者的术后治疗提供良好预测。

    Apr, 2023

  • 跨模型扩散建模用于高分辨率空间转录组学

    使用跨模态条件扩散模型，结合组织学图像和基因表达进行超分辨率空间转录测序图，实现了更高的精度和性能。

    Apr, 2024

  • 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

  • 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

  • 计算病理学中的基于转录组学指导的幻灯片表示学习

    使用自监督学习和基因表达谱进行多模态预训练，Tangle 可以在组织学图像中构建幻灯片嵌入，并且在性能上优于有监督和无监督基线模型。

    May, 2024

  • 从组织病理学图像预测分子表型：乳腺癌中一项转录组范围的表达形态分析

    该研究使用基因特定模型和卷积神经网络从组织形态结构预测肿瘤基因表达及其空间分布，并验证了该方法在乳腺癌中的可行性，为描述肿瘤内异质性提供了可扩展性的方法。

    Sep, 2020

  • H&E 切片和多重免疫荧光图像之间的多模态病理图像搜索

    该研究提出了一种在 VAE 潜在空间中使用动态时间扭曲 (DTW) 进行多模式病理图像搜索的方法，并将其馈送到排名选择投票方案中，以检索与查询 H&E 幻灯片最相似的多重免疫荧光成像 (mIF)。通过训练 VAE 和应用 DTW，我们对齐并比较 mIF 和 H&E 幻灯片，从而融合了形态学 H&E 数据和来自 mIF 的免疫表型，从而提供了丰富的疾病状态视角，可能 彻底改变诊断过程，提高精度并实现个性化治疗选择的能力。

    Jun, 2023

  • 使用生成对抗神经网络进行前列腺活检 RGB 图像的计算组织染色和去染色

    该研究提出了两种新方法，使用条件生成式对抗网络进行机器学习，来实现对前列腺活检组织的计算机 H&E 染色和去染色，进而提高了组织结构等的相似性指数。

    Oct, 2018