Nov, 2023

无监督高吞吐量定量位相图像中细胞和细胞核的分割

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TL;DR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。
cytologic diagnosticsautomatic single cell screeningdigital holographic microscopyunsupervised multistage methodquantitative phase information
发现论文，激发创造
  • 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

  • 数字显微组织图像分割和分类方法

    本文提出了两个计算机算法，分别用于分割细胞核和分类组织切片图像。采用多尺度深度残差聚合网络实现核物质的准确分割，采用深度学习方法与随机森林回归模型相结合进行图像分类。该算法在 MICCAI 2017 数字病理学挑战赛中取得了较高的精度得分。

    Oct, 2018

  • 基于深度学习的数字乳腺癌免疫组织化学图像精确自动化量化的实例分割

    使用基于深度学习的实例分割体系结构的自动量化方法，成功地将细胞核和膜生物标记物应用于免疫组化染色的胸部肿瘤图像，并集成到开发的网络平台中，作为病理学家的决策支持工具。

    Nov, 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

  • 自动阈值和标记法追踪和分析荧光标记细胞的方法

    高通量筛选利用细胞图像是筛选新药候选物的有效方法，本文介绍了一种高效追踪细胞并定量检测胞浆与细胞核信号比率的新方法，通过自动阈值与标签算法比较不同图像中细胞的位置，进行连续测量与分析细胞信号比率，进一步研究开闭运算次数对细胞追踪的影响，确定了合适的开闭运算过程次数。

    Feb, 2024

  • Cyto R-CNN 和 CytoNuke 数据集：朝着亮场组织学图像的可靠整个细胞分割

    我们提出的新的 Cyto R-CNN 架构在整个细胞分割方面优于现有算法，同时提供比任何其他模型更可靠的细胞测量，这可能改善数字病理学工作流程，进而提高诊断水平。此外，我们发布的数据集可以用于未来的模型开发。

    Jan, 2024

  • 三维荧光显微镜图像合成和分割

    本研究提出了一种使用合成 3D 体积进行深度学习核分割的方法，通过空间约束的对抗网络生成一组合成 3D 体积和相应的地面真实数据集，对各种数据集成功地完成了核分割任务。

    Jan, 2018

  • NuClick: 一个用于显微镜图像交互式分割的深度学习框架

    本论文提出了一种基于 CNN 的方法 NuClick，可以快速收集核、细胞，以及腺体细胞等许多应用于计算机病理学 / 细胞学的计算机处理对象的注释，并提出了一种新的引导信号，使 NuClick 能够分割腺体的边界。在实验证明，NuClick 能够适应不同的目标尺度，对用户输入的不同变化具有强大的鲁棒性，并且提供可靠的标注，对它标准产生的实例分割模型在 LYON19 挑战中获得了第一名。

    May, 2020

  • 组织学肿瘤弱监督多实例学习分割

    本文提出了一种弱监督整个切片图像分割的框架，利用标准的临床注释，采用多实例学习方案进行模型训练，并在 The Cancer Genome Atlas 和 PatchCamelyon 数据集上进行了评估，显示出一定的潜力.

    Apr, 2020

  • 基于核心感知的自监督预训练：使用图像对图像转换技术的非配对组织病理学图像

    提出一种新颖的基于细胞核感知的自监督预训练框架，通过组织病理图像与伪掩膜图像之间的无配对图像转换来捕获细胞核形态和分布信息，并采用条件和随机样式表示来调节生成过程，以实现预训练图像的真实性和多样性；同时，采用实例分割引导策略来捕获实例级信息。实验结果表明，该预训练方法在 Kather 分类、多实例学习和 5 个密集预测任务上优于有监督方法，并且在 8 个半监督任务上比其他自监督方法取得了更好的结果。

    Sep, 2023