Sep, 2023

类风湿性关节炎免疫组化染色滑膜组织的自动分割

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TL;DR一种使用 UNET 方法在 R4RA 多中心临床数据集上训练的自动组织分割算法，可用于 IHC 染色的滑片图像分析流程的第一步，提高速度、可重复性和稳健性。
rheumatoid arthritissynovial tissueimmunohistochemistryautomated tissue segmentationimage analysis pipeline
发现论文，激发创造
  • 一种数据高效的深度学习框架，用于组织病理学图像的分割和分类

    该论文中介绍了一种利用深度学习方法对人体组织进行皮肤肌炎活检的细胞自动分类和分割的方法，在细胞分类和分割方面的表现均有所提升，该方法对研究自身免疫性疾病的细胞组成有着可靠的应用前景。

    Jul, 2022

  • 深度学习用于风湿性关节炎：X 光片关节检测与损伤评分

    本研究使用多任务深度学习模型，同时定位 X 射线图像上的关节并诊断狭窄和侵蚀两种关节损伤。该模型使用经过修改的标签平滑方法，将分类和回归提示合并为单一损失，相对标准损失函数减少了 5% 的误差。该研究在全球 RA2 DREAM 挑战赛中，关节狭窄排名第四，关节侵蚀排名第五。

    Apr, 2021

  • 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

  • 一份 AI 准备的多重染色数据集，用于肿瘤免疫微环境的可重现和准确表征

    本文介绍了一个新的计算病理学数据集，其中包含八名头颈鳞癌患者的重新染色和共注册数字化图像。该数据集展示了两种染色方法的等效性，为深度学习方法提供了客观的免疫和肿瘤细胞注释，并可用于肿瘤免疫微环境的更可重复和准确的表征。

    May, 2023

  • 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

  • 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

  • 基于深度学习的自动荧光虚拟组织染色技术

    本研究使用基于深度学习的生成对抗网络模型，将未标记组织样本的自动荧光图像转化为等效于其染色样本的亮场图像，实现了一种免标记虚拟染色的显微镜图像制作方法，有效节约了组织学检查的时间和成本。

    Mar, 2018

  • 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

  • 利用全扫描图像进行自动诊断的组织伪影分割与严重程度分析

    提出了一种利用卷积神经网络的系统，结合了严重程度评估与伪影检测，通过使用 DoubleUNet 对伪影进行分割以及六个微调后的卷积神经网络模型来确定伪影的严重程度，该方法在伪影分割方面的准确性较当前技术领先水平提高了 9%，在伪影的严重程度评估方面与病理学家的评估结果具有 97% 的强相关性，而且该系统在异构数据集上表现出良好的鲁棒性，并且与自动分析系统集成后可以得到实际的应用性。

    Jan, 2024

  • 数字组织学图像中心肌炎炎症浸润的自动识别及定量化以诊断心肌炎

    该研究旨在开发一种新的计算病理学方法，自动识别和量化数字 HE 染色图像中的心肌炎性浸润，以提供心肌炎的定量组织学诊断。

    Jul, 2023