Jun, 2024

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 学习何处关注：一种用于自动免疫组化评分的新型注意力模型

    提出一种深度强化学习模型，利用免疫组化（IHC）评分的 HER2 作为顺序学习任务，以鉴别性特征学习为中心，针对多分辨率大型图像的样本块进行深度处理，以实现该评分的序列化预测，并取得了比现有方法更优越的性能，在计算病理学领域中具有推广应用的潜力，这是使用深度强化学习的第一项 IHC 评分研究。

    Mar, 2019

  • 利用深度学习和金字塔采样进行乳腺癌图像中的自动 HER2 评分

    使用深度学习方法对免疫组织化学染色的乳腺癌组织图像进行 HER2 状态自动分类，以提高诊断准确性和评估速度，对乳腺癌的治疗规划可能产生重大影响。

    Apr, 2024

  • 乳腺癌免疫组织化学图像生成：基准数据集和挑战评估

    本文介绍了乳腺癌免疫组化图像生成挑战赛，旨在探索深度学习技术在病理图像生成领域的新思路并促进研究。我们进一步分析了该领域的当前限制并预测了未来的发展。发放的数据集和挑战将希望能激发更多学者共同研究更高质量的免疫组化染色图像的生成。

    May, 2023

  • 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

  • 从 H&E 染色的乳腺癌图像中预测 Ki67、ER、PR 和 HER2 状态

    通过使用机器学习方法和数字病理学，本研究建立了一个大规模数据集（185,538 张图像），通过可靠的 Ki67、ER、PR 和 HER2 状态测量结果，验证了基于 ViT 的标准流水线能够在正确的标注协议下达到大约 90% 的预测性能，同时揭示了训练分类器定位相关区域的能力，为未来改进本领域的本地化工作提供了启示。

    Aug, 2023

  • 基于深度残差神经网络的乳腺癌组织学图像 IDC 预测新方法

    本文提出使用深度残差卷积网络诊断乳腺癌浸润性导管管癌的方法，并对该方法进行评估，结果表明该方法对组织学图像中 IDC 的预测准确率达到 99.29％，AUROC 分数为 0.9996。

    Aug, 2019

  • 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

  • hist2RNA：由乳腺癌组织病理学图像预测基因表达的有效深度学习架构

    利用数字组织病理学图像和深度学习，通过一个新的计算方法 (hist2RNA) 来预测含有 138 个基因的新型分子表型检测结果，包括腺激素受体阳性的乳腺癌亚型，并能为患者的术后治疗提供良好预测。

    Apr, 2023

  • IHC 在 H&E 整片图像分析中的应用：通过两阶段多模态双线性汇聚融合提高癌症分级

    通过将免疫组化数据与 H&E 染色图像相结合，将其纳入机器学习模型中，可以提高癌症分级的预测结果。提出的框架在公共数据集 BCI 上取得了令人印象深刻的 0.953 的高准确率。

    May, 2024

  • 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