Jan, 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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • CellViT: 用于精确细胞分割和分类的视觉 Transformer

    介绍了一种基于 Vision Transformer 的新方法 CellViT，利用大规模的预训练模型，在 PanNuke 数据集上实现对细胞核的自动检测和实例分割的最新性能，并获得了 0.51 的平均全景质量和 0.83 的 F1 检测分数。

    Jun, 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

  • 数字癌症组织的多器官细胞核同时语义分割、实例分割和分类的自底向上三合一框架

    通过引入附加的解码器头部使用独立的加权损失函数，该研究提出了对数字组织学中核的同时实例分割和分类的多阶段方法，以在高质量实例分割和核分类方面取得了显著的性能改进，并且在 19 种类型的组织上具有广泛的适用性和较低的复杂性。

    Aug, 2023

  • 基于 MIScnn 框架的乳腺癌核分割及分析

    使用 NuCLS 数据库创建了多评估者模型来自动化分析乳腺癌中的细胞核，该模型采用了 MIScnn 框架中广泛采用的 U-Net 方法，并进行了预处理和数据探索。使用多种评估指标对最终模型进行了测试，并与 NuCLS 研究结果进行了比较和解释，给出了今后细胞核模型发展的重要指示。

    Jun, 2022

  • 自动细胞核分割的 Mask-RCNN 适应性

    本文利用 Mask-RCNN 算法，对多种环境下细胞核的显微图像进行高效自动分割。

    May, 2018

  • 利用组织病理图像中的部分点注释进行弱监督深度细胞核分割

    本文提出了一种基于部分点注释的弱监督分割框架，其中包括两个阶段的半监督策略和深度神经网络的使用，使得核分割的自动化处理不需要大量的标注数据和额外的计算负担。

    Jul, 2020