Aug, 2023

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 利用 H&E 染色组织图像预测早期乳腺癌复发风险

    通过分析病理学图像预测乳腺癌早期患者复发的风险，本研究探讨了深度学习算法是否能准确预测复发的可能性，结果显示通过对 125 个组织切片图像进行分析，得到了对低、中、高风险预测的灵敏度分别为 0.857、0.746 和 0.529，对应的特异性分别为 0.816、0.803 和 0.972，而与专家病理学家提供的组织级别信息对比，得到的皮尔逊相关系数为 0.61，此外，模型通过类活化图考虑了管状形成和有丝分裂率对不同风险组的预测结构。

    Jun, 2024

  • 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

  • 双通道卷积神经网络利用微傅里叶红外光谱成像来预测乳腺癌亚型及生物标志物水平：雌激素受体、孕激素受体、HER2 和 Ki67

    该研究使用基于傅立叶变换红外显微光谱和深度学习的二维模型 CaReNet-V2 进行乳腺癌的分类和生物标志物水平预测，通过对 60 个乳腺活检样本进行图像采集和处理，达到对乳腺癌分子亚型和生物标志物水平的准确预测，有望成为乳腺癌活检的筛查分析技术并帮助优先治疗患者。

    Oct, 2023

  • 乳腺癌免疫组织化学图像生成：基准数据集和挑战评估

    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。

    May, 2023

  • 基于深度学习的乳腺癌肿瘤和免疫表型的组织病理预测

    通过应用多实例学习算法和不同的特征提取方法，该研究对乳腺癌的初级肿瘤进行多重描述，以测量肿瘤和免疫表型，为开发计算病理学标志物提供了潜力。

    Apr, 2024

  • 联合流：乳腺癌诊断的恶性区域学习

    通过使用组织病理学图像检测和结合多种因素（ER、PR、HER2、ALN、HG、MS）进行分类，本研究展示了在公开数据集上，利用恶性区域学习模块结合空间和频域信息，可显著提高乳腺癌的多因素和单因素诊断性能。

    Jun, 2024

  • 应对 HER2 乳腺癌组织学图像分类中的不确定性：一种可解释的集成方法与阈值筛选的单实例评估（SIE）

    该研究提出了一种集成方法，结合 HER2 表达的多分类，从乳腺癌组织病理切片图像中诊断乳腺癌，通过与现有模型的比较，该方法取得了 97.12% 的准确率，并有显著改进。

    Aug, 2023

  • 使用联邦学习的点变换器从苏木精和伊红染色全切片图像中预测乳腺癌 HER2 状况

    通过使用点变换器与联邦学习方法对多地点 HER2 状态进行预测，我们提出了两个新的设计：动态标签分布策略和辅助分类器，它们有助于建立可初始化的模型和减轻不同地点标签分布的变化；此外，我们还提出了基于余弦距离的最远余弦采样，能够选择最具特色的特征并捕捉长程依赖关系。广泛的实验和分析表明，我们的方法在 4 个地点的 2687 个 WSIs 上实现了最先进的性能，并且我们证明了我们的模型可以泛化到两个未见过的地点，共 229 个 WSIs。

    Dec, 2023