Aug, 2023

肾脏病理学中利用组织学和空间转录组学数据对足细胞核进行定量分析的空间病理学工具包

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TL;DR本文介绍了空间病理学工具包（SPT）并应用于肾小球细胞病理学的研究，成功从肾小球细胞核中提取并分析了形态学和纹理特征，揭示了肾小球形态学特征和空间分布模式与肾小球损伤相关的信息。
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发现论文，激发创造
  • QuST: QuPath 扩展的整合全层切片图像和空间转录组学分析

    介绍了一种名为 QuST 的 QuPath 扩展，旨在解决数字病理学中深度学习和空间转录组学分析的数据格式和分析方法上的差异所导致的挑战。

    May, 2024

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    介绍了一种名为全景肾脏病理分割 (PrPSeg) 的新型通用命题学习方法，通过整合广泛的肾脏解剖学知识，全面地分割肾脏内的全景结构，并提出了肾脏病理的综合通用命题矩阵设计、基于标记图像分割的动态头算法架构和衡量肾脏内物体间关系的解剖损失函数。

    Feb, 2024

  • STimage-1K4M: 一个用于空间转录组学的组织病理学图片 - 基因表达数据集

    本研究介绍了 STimage-1K4M，这是一个包含基因表达信息的新型数据集，用于多模态数据分析和计算病理学等领域，为细胞病理学研究提供了前所未有的精细度。

    Jun, 2024

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    本文提出了一种利用胶囊网络进行基于弱监督语义分割 (WSSS) 的新型组织病理学图像分析方法，并使用数字病理学图谱 (ADP) 数据集对其进行评估。实验结果表明，该模型在准确性和平均交并联度 (mIoU) 指标方面优于传统方法，凸显了胶囊网络在增强组织病理学图像分析的精度和效率方面的潜力。

    Feb, 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

  • SegmentAnything 基于显微图像的自动和定量器官样体检测与分析

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    Sep, 2023

  • HEST-1k：用于空间转录组学和组织学图像分析的数据集

    通过 H&E 染色全屏幕图像，将分子组成与组织形态学编码结合的空间转录组学，可以用于计算方法和生物标志物鉴定的研究。

    Jun, 2024

  • NuCLS: 一种可扩展的众包深度学习方法与数据集，用于细胞核分类、定位和分割

    本文中，我们介绍了一种吸引医学生和病理学家参与的方法，用于在乳腺癌中标注细胞核的数据集，其中建议的注释可以通过弱算法来改善，该算法可用于训练分割算法，这种方法被称为 DTALE，旨在通过核分割和形态学特征来提高核分类模型的透明度。

    Feb, 2021

  • HATs：全景病理图像分析的分层自适应分类系统

    利用详细的解剖学见解，我们提出了一种新颖的分层自适应分类分割 (HATs) 方法，用于彻底地分割肾结构的全景视图。实验结果表明，HATs 方法为将临床见解和图像先例整合到超过 15 个类别的统一分割模型中提供了一种高效且有效的策略。

    Jun, 2024

  • 简化数字病理图像处理的 SPLICE 方法

    数字病理学和人工智能模型的整合已经改变了组织病理学，为全面扫描图像（WSIs）的处理和分析提供了新机遇。本文提出了一种无监督补丁算法 SPLICE，通过顺序分析 WSIs 并选择非冗余特征，将 WSIs 压缩为紧凑的代表性补丁集，从而提高了搜索和匹配应用的准确性，减少了计算时间和存储需求。SPLICE 作为一种无监督方法，可以将组织图像的存储需求降低 50％，从而使计算病理学的许多算法能够更高效地运行，为数字病理学的快速应用铺平了道路。

    Apr, 2024