Jun, 2024

多染色多层卷积网络用于多组织乳腺癌图像分割

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TL;DR我们提出了一种基于卷积神经网络的多类组织分割模型，通过像素对齐的非线性融合实现了局部和全局视野，能够准确检测各种组织类别，并且对于多种染料和扫描仪具有稳定性。
digital pathologymicroscopy image analysistissue segmentationconvolutional neural networkstain and scanner invariance
发现论文，激发创造
  • 上下文感知的叠式卷积神经网络用于对全幅组织病理学图像中的乳腺癌进行分类

    本文提出一种上下文感知的堆叠卷积神经网络模型，用于对乳腺癌组织 WSI 的细胞级信息进行分类，成功实现对病理组织的诊断和分类。

    May, 2017

  • 深度卷积神经网络用于乳腺癌组织学图像分析

    本研究基于深度卷积神经网络开发了计算方法，用于乳腺癌组织病理图像分类，包括四类和两类（用于检测癌变）分类任务，在高灵敏度操作点上，我们报告了 93.8% 的准确性，97.3% 的 AUC 和 96.5/88.0% 的敏感性 / 特异性，超过了其他常见的自动组织病理学图像分类方法。

    Feb, 2018

  • 多倍镜深度多尺度网络用于多类别乳腺癌图像分割

    本文介绍了深度多放大率网络，采用多级别数字化全层切片图像的一组修补程序对部分注释进行训练，实现对乳腺癌多类组织的自动化分割，表现出高交叉共同区的意义，可用于协助病理学家评估乳腺癌。

    Oct, 2019

  • 乳腺癌组织学图像分类的两级卷积神经网络

    此论文研究了乳腺组织的分类问题，提出了一种基于卷积神经网络的 “补丁 - 图像” 分类方法，并利用 ICIAR2018 数据集进行验证，在验证数据集上获得了 95% 的分类精度。

    Mar, 2018

  • 利用语义分割的多阶段病理图像分类

    本论文提出了一种新的模型结构，将基于补丁的分类模型和整个切片比例的分割模型相结合，以提高自动病理诊断的预测性能，并通过优化方法，使模型部分地进行端到端学习，应用于 WSI 的肿瘤 / 正常预测，与传统基于补丁的方法相比，分类的性能得到了提高。

    Oct, 2019

  • 基于 Patch 的卷积神经网络用于全切片组织图像分类

    通过训练决策融合模型以及利用 EM 方法自动定位有效的 Patch，可以实现对肿瘤亚型的分类，其分类精度与病理学家之间的一致性相似，这种基于 Patch 的 CNN 可以比基于图像的 CNN 更好地处理图像分类任务。

    Apr, 2015

  • 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

  • 通过视觉上下文改善全切片分割 - 一个系统研究

    通过系统比较不同的神经网络结构来确定如何包含多尺度信息对组织学图像的分割性能产生影响，结果表明，视觉上下文和尺度在组织学图像分类问题中起着关键作用。

    Jun, 2018

  • 多尺度领域对抗多实例 CNN 用于未注释组织病理学图像癌症亚型分类

    本文提出了一种利用深度学习中的多例、领域对抗和多尺度学习框架，从组织病理学图像中识别癌症亚型的新方法，并在 196 个病例中测试，表明该方法比标准 CNN 或传统方法更准确，且与标准病理学家的准确性相当。

    Jan, 2020

  • 深度学习在乳腺癌组织学分类中的应用

    本研究利用深度学习方法，通过提取细胞核密度区域进行分类，通过 fine-tuning 原始的 Inception-v3 卷积神经网络，从而达到了对四种类型的 H&E 染色乳腺组织图像进行分类，并获得了高达 85% 的整体精确度和 93% 的癌症诊断精确度。

    Feb, 2018