Sep, 2023

WSInfer 和 QuPath 的开放可重复使用的病理深度学习

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TL;DR数字病理学领域近年来涌现了大量的深度学习模型，为了解决模型在文献中的共享和使用难题，本文介绍了一种名为 WSInfer 的开源软件生态系统，旨在通过 Python 包、命令行工具、QuPath 扩展以及模型仓库的组合，帮助病理学家更加便捷地应用深度学习模型于病理图像上。
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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

  • Slideflow: 实时全切片可视化的数字病理学深度学习

    Slideflow 是一种灵活的深度学习库，支持数字病理学的广泛深度学习方法，并包括快速的整个幻灯片接口来部署已训练好的模型，同时也具有高度优化的整个幻灯片图像处理等特点。

    Apr, 2023

  • 数字病理学中无旋转偏见的图像表示学习

    本研究提出了三个关键技术贡献，分别为：一种快速的片段选择方法（FPS）用于全切片图像分析，显著降低计算成本同时保持准确性；一种轻量级组织病理特征提取器 PathDino，仅包含五个 Transformer 块和 900 万参数，较其他方法大大减少；一种使用自监督学习的旋转不变表示学习范式，有效减轻过拟合。并且通过在 12 个不同数据集上的评估，证明我们的紧凑模型优于现有的最先进组织病理专用视觉转换器，还验证了其在数字病理学中增强图像分析的鲁棒性。

    Nov, 2023

  • Virchow：百万切片数字病理基础模型

    使用自监督学习方法，创建了 Virchow 计算病理学的 632 百万参数深度神经网络基础模型，以解决病理学任务中缺乏数据的挑战，并在病理图像分类、癌症检测和亚型、生物标志物预测等多个任务中表现出色，显示了预训练在病理学图像数据集上的重要性和潜力。

    Sep, 2023

  • 一种面向计算病理学的通用自监督模型

    使用超过 100 万个组织样本预训练的自我监督模型 UNI，在计算病理学中取得了巨大的突破，具有分辨率无关的组织分类、少样本类别原型的幻灯片分类以及疾病亚型分类等新的建模能力，为解决解剖病理学中各种具有挑战性的任务和临床工作流提供了数据高效、泛化和迁移能力的人工智能模型。

    Aug, 2023

  • 基于深度学习的全切片图像分割与分析通用框架

    本文章基于深度学习方法提出了一种可用于组织病理学图像分析的框架，并在癌症诊断、预后和图像分析等方面取得了良好的效果。

    Jan, 2020

  • 大规模病理基础模型训练之路

    本文介绍了基于现代自监督学习算法的深度学习方法的最新进展，以及构建医学图像基础模型的相关工作。我们通过扩展性强的训练流程和综合分析不同超参数选择和训练技术，构建了一系列针对病理学图像的基础模型，并经过实验评估，在乳腺癌亚型分类和结肠癌核分割等不同任务上达到了最先进的性能水平。最后，为了统一领域内的评估方法并简化不同基础模型的比较，我们还提供了开源框架，用于在不同任务中一致评估病理学基础模型。

    Mar, 2024

  • 医疗系统规模下的计算病理学 -- 来自三十亿图像的自监督基础模型

    最近在自我监督学习方面的突破已经实现了使用大规模无标签数据集来训练视觉基础模型，该模型可以推广到各种下游任务。本项目的目标是训练最大的学术基础模型，并通过在大型临床病理数据集上的预训练和下游性能评估来对最重要的自我监督学习算法进行基准测试。结果表明，与自然图像的预训练相比，病理数据的预训练对下游性能是有益的。此外，DINO 算法在所有测试任务中实现了更好的泛化性能。这些结果标志着计算病理学研究的一个阶段性变化，为基于大规模、并行预训练的更高性能模型开辟了新时代。

    Oct, 2023

  • PanNuke 数据集扩展、见解和基线

    本研究旨在探讨如何利用深度学习算法对组织切片图像的细胞核进行分割和分类，并针对目前深度学习算法在实际医疗应用方面面临的挑战提出建议和研究方向。

    Mar, 2020

  • PathM3: 一个用于全幻灯片图像分类和字幕生成的多模式多任务多实例学习框架

    通过多模态多任务多实例学习的 PathM3 框架，有效地将组织切片图像与诊断说明对齐，从而在组织病理学图像分类和生成诊断说明任务上提高了分类准确性和生成效果。

    Mar, 2024