Aug, 2023

EndoNet: 自动计算组织病理切片上的 H 分数的模型

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TL;DR本研究介绍了一种基于神经网络的模型 EndoNet，该模型能够有效、准确地计算组织样本中黄色素（H-score），并在组织学切片分析中具有较高的效率和可靠性，有助于提高病理学家的工作效率。
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发现论文，激发创造
  • 基于视觉 Transformer 的子宫内膜癌组织学分类的深度学习

    介绍了一种基于转换器的深度学习方法 EndoNet，用于子宫内膜癌的组织学分类。通过使用卷积神经网络提取组织学特征并使用视觉转换器聚合这些特征，将切片基于其视觉特征分类为低级别和高级别类型，该模型在内部和外部测试中表现出良好的性能。

    Dec, 2023

  • 一种统一的框架，用于乳腺组织病理学中肿瘤增殖评分的预测

    我们提出了一个统一的框架，从乳腺组织病理学全幻灯片图像中预测肿瘤增殖评分。该系统提供了完全自动化的解决方案，预测基于分子数据和有丝分裂计数的肿瘤增殖评分。我们的方法在 Tumor Proliferation Assessment Challenge 2016 中获得了三个任务的第一名。

    Dec, 2016

  • 组织病理学癌症检测

    癌症早期诊断是制定有效治疗计划并确保病人健康安全的必要步骤，本研究通过深度学习构建了一个潜在的肿瘤预后分类模型，利用组织病理学图像中有价值的信息，选择了 PatchCamelyon 基准数据集，训练了多层感知器和卷积模型，并评估了其精确度、召回率、F1 得分、准确度和 AUC 得分，结果显示基准卷积模型表现优于基准多层感知器模型。此外，本文还引入了 ResNet50 和 InceptionNet 模型，并使用数据增强，其中 ResNet50 能够超越最先进的模型，最后还通过多数投票和连接集成的方法探索了将迁移学习和分割应用于理解特定特征的未来方向。

    Nov, 2023

  • HoVer-Net: 多组织组织学图像中细胞核的同时分割和分类

    通过使用卷积神经网络将核数据分离和分类，进而对数字病理学的工作流程进行优化。

    Dec, 2018

  • 使用点标注技术的细胞端到端识别

    本文介绍了一种基于点的细胞检测和分类框架，该框架采用了直接回归和分类方法，并采用金字塔式特征聚合策略同步处理底层特征和高层语义。实验结果表明，该方法在在免疫组织化学图像的分析中有着较高的准确性和效率，并具有较高的协助病理学家评估的潜力。

    Jul, 2022

  • 评估基于深度学习的黑色素瘤分类研究：免疫组织化学和常规组织学的三中心研究

    通过研究利用 MelanA 和 H&E 染色组织切片的深度学习支持系统，我们发现 MelanA 分类器与基准 H&E 分类器表现相似，可以通过多染色分类进一步提高性能，为病理学家的临床工作提供帮助。

    Sep, 2023

  • NuInsSeg：H＆E 染色组织学图像中核实例分割的全面注释数据集

    我们发布了一个大规模的手工标注的细胞核数据集 NuInsSeg，其中包含来自 31 个人和小鼠器官的 665 个图像补丁，超过 30,000 个手动分割的细胞核。此外，我们首次提供了整个数据集的模糊区域掩模，用于表示图像的某些部分即使对于人类专家来说也无法精确和确定地进行手动注释。

    Aug, 2023

  • 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

  • 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

  • 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